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由于具备高效性和抗时序攻击/旁路攻击的强安全性优势，ChaCha算法已广泛应用于实时通信与数据流场景。然而随着AI辅助密码分析与量子计算技术的快速发展，ChaCha密码的安全实施面临严峻挑战。为增强该算法的安全性，该研究团队提出一种基于量子随机数的改进方案——量子随机数增强型ChaCha（QRE-ChaCha）。具体而言，该设计通过将初始常量与量子随机数进行异或运算，并在奇数轮周期性地向选定状态字注入量子随机数以增强扩散效应。相较原始ChaCha，改进后的算法展现出更强的抗差分攻击能力，生成的密钥流具有统计随机性，从而提升了对经典攻击与量子攻击的鲁棒性。 针对该改进方案的安全性与性能评估，该工作从三个主要维度展开分析：首先从量子随机性与攻击测试角度进行理论安全性分析，并采用基于布尔可满足性问题（SAT）的自动化搜索方法实施差分密码分析；其次使用NIST统计测试套件与GM/T 0005-2021随机性检测标准对算法生成的密钥流进行随机性测试；最后通过测量不同规模文件的加密速度评估其加解密性能。结果表明，改进后的ChaCha在保持原始算法高效性的同时显著提升了抗差分攻击能力，其密钥流成功通过NIST与GM/T 0005-2021标准的统计随机性检测，满足密码学应用需求。