GB/T 15852的本部分规定了4种采用泛杂凑函数的消息鉴别码算法:UMAC、Badger、Poly1305和GMAC。这些算法基于GB/T 33133.1-2016中规定的序列密码算法和GB/T 32907-2016中规定的分组密码算法,或符合国家规定的其他序列密码算法和分组密码算法,使用一个密钥和一个泛杂凑函数处理一个长度为m位的比特串,输出一个长度为n位的比特串作为MAC。
本部分适用于安全体系结构、进程及应用的安全服务。这些算法可以作为数据完整性机制,用于检验数据是否在未经授权的方式下被更改。也可以作为消息鉴别机制,确保消息来自于拥有密钥的实体。数据完整性机制和消息鉴别机制的强度由以下指标决定:密钥的长度(按比特)与保密性、泛杂凑函数产生的杂凑码的长度(按比特)、泛杂凑函数的强度、MAC的长度(按比特),以及具体的机制。
注: 提供完整性服务的一般框架在ISO/IEC 10181-6[7]中指定。
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本文件:--定义了通用的生物特征识别访问控制场景,适用于生物特征识别身份验证系统的场景评价;--提供了生物特征识别系统要求和性能级别的分级机制的量化表述;--提供场景评价的通用基础,适用于特定的测试方法和特定生物特征识别系统的能达到的性能等级。本文件适用于生物特征识别系统性能测试,而不涉及详细的比对算法或潜在的使用人群的生物特征分布情况。本文件的最小错误接受率是0.1%。如果需要进一步降低错误接受率,定制的测试(不在本文件范围之内)可能是适宜的,该测试应完全符合GB/T 29268.2的规定。本文件涉及物理访问控制的生物特征识别系统测试以及逐个逻辑访问设备适用性测试。用户刻意规避被生物特征识别系统正确识别而产生的误差和吞吐率的测量不在本文件讨论范围内(例如主动假冒者)。此外本文件不涉及下列内容:--可靠性、可用性和可维护性;--安全保密性,包括漏洞;--人为因素,包括用户可接受性;--环境因素;--人身安全;--成本效益;--隐私法规的合规情况。这些方面的评估由相关部门负责。
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