Update USAGE.md

Author: SheepChef

USAGE.md

@@ -6,37 +6,25 @@
 
 如果想直接阅读使用指南，请跳到 [**使用指南**](#最佳操作实践)
 
-## 密本安全
+```
+明文 -> 压缩 -> AES-256-CTR -> Base64 -> 三重转轮 -> 映射汉字 -> 组句(仅仿真加密时) -> 密文
+```
 
-魔曰的密本不同于任何同类型的工具，它由数百个《通用规范汉字表》中的一级字和二级字构成，也有一些非常常见的 **日本和制汉字(Kanji)**，比如 **桜(Sakura)**；没有任何让人眼花缭乱的诡异汉字。
-
-## 随机性
-
-相同原文，相同密钥的情况下，本程序的加密结果随机性很高，不同于其他类似工具的单一密文。
-
-随机性可以显著增强本工具的安全性，抵抗各种攻击，
-
-在明文和密钥都一样的情况下，每次加密出来的密文可以说是**完全不同**。
+## 压缩和校验
 
-### 传统加密随机性
+针对短文本，本项目使用针对短文本优化的 [**Unishox2**](https://github.com/siara-cc/Unishox2) 压缩算法，避免了通用压缩算法(如 GZIP 等)文件头过重的问题。一般数据(>1KB)则采用GZIP。
 
-第一重随机性来源于 AES-256-CTR 的两字节初始化向量，能够提供 256×256 共 65536 种可能密文。
-
-第二重随机性则来源于密本(不考虑转轮)，每个字符至少有 10 种加密可能，即第二重随机性为 10^N。
-
-最终的密文可能性为 65536*10^N，N为Base64字符串长度(近似正比于原文字节数)。
-
-### 仿真加密随机性
+针对链接和常见域名编排了字典，有效提高特定链接(例如网盘链接)的压缩效率。
 
-第一重随机性来源于 AES-256-CTR 的两字节初始化向量，能够提供 256×256 共 65536 种可能密文。
+压缩后会执行效率验证，如果出现无效压缩，则自动回落到原始数据。
 
-第二重随机性则来源于密本和句式(不考虑转轮)，每个字符至少有 3 种加密可能，即第二重随机性为 3^N。
+---
 
-句式本身引入的虚词也提供相当的随机性。
+项目使用轻量化的 [**卢恩算法**](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%8D%A2%E6%81%A9%E7%AE%97%E6%B3%95)(US2950048， ISO/IEC 7812-1) 来对解密结果做简单校验，能够检出 70%的错误。
 
-不考虑句式虚词，最终的密文可能性为 65536*3^N，考虑虚词则更高。
+卢恩算法比起 Hmac 和 AES-GCM，安全性稍弱，但它十分轻量，校验位仅占一个字节。
 
-## 加密安全
+## 加密和混淆
 
 ### AES-256
 
@@ -52,49 +40,194 @@ AES-256 是业内公认的安全加密算法，久经考验。
 
 密钥参与的古典转轮混淆很大程度上避免了此问题，如果你在意安全性，请尽可能使用不同的密钥来加密。
 
+---
+
 ### 转轮混淆
 
-有关转轮混淆的细节，请见 [**Issue#30**](https://github.com/SheepChef/Abracadabra/issues/30)
+转轮混淆之前的原文，是一个使用AES加密后数据编码而成的Base64字符串，转轮混淆对其的处理为彻底打乱Base64字符串的字母/数字/符号，使其无法被正常解码为上一层AES256加密后的字节数据(包括两字节IV在内)。
 
-## 传统加密标志位
+#### 密钥和操作数
 
-标志位用来简化加解密操作流程，程序识别到加密标志位便会自动解密，无需用户手动指定解密，提高便利性。
+1. 对密钥进行SHA256
+2. 对SHA256后得到的32字节数组中的每个元素执行对十取余，得到一个操作数数组(这个数组中每个元素的大小不超过9，不小于0)
 
-没有标志位的密文，在自动模式下将默认被再次加密，你需要手动指定强制解密。
+#### 轮转规则
 
-## 文言仿真器
+混淆时，每混淆/映射一个字符，就取当前操作数，执行一次转轮轮转，并将当前操作数的索引偏移一位。  
 
-文言仿真，本质上是一种数据特征处理手段。
+下次加密便会从操作数数组中取下一个操作数执行转轮轮转。如果取到数组末尾，则从头开始，循环往复。
 
-仿真密文“载荷子”采用单字。载荷子和提前编写好的句式模板构成一个语块，每个句式都有一个固定载荷容量。
+轮转方向和距离由当前操作数(N)决定。  
+遵守以下规则：
 
-在生成密文的时候，会按照和传统一致的策略，对数据进行压缩，加密。然后使用一个特定算法来选取句式。
+- 如果操作数为0，将其当作10并继续
 
-分析句式中所有有效载荷的属性(形容词，名词，动词等)和顺序，然后配合三重轮转来匹配选取载荷子，配合标点符号(可选)，最终组成一个合法密文。
+如果该操作数是偶数(N%2 == 0)
 
-生成出的密文符合古文语法，上下文有似是而非的逻辑关系。
+- 将第一个密钥轮向右轮6位
+- 将第二个密钥轮向左轮N*2位
+- 将第三个密钥轮向右轮(N/2)+1位
 
-有关文言仿真的更多细节，请见 [**Issue#60**](https://github.com/SheepChef/Abracadabra/issues/60)
+如果该操作数是奇数(N%2 != 0)
 
-## 压缩算法
+- 将第一个密钥轮向左轮3位
+- 将第二个密钥轮向右轮N位
+- 将第三个密钥轮向左轮(N+7)/2位
 
-项目使用专门针对短文本优化的 [**Unishox2**](https://github.com/siara-cc/Unishox2) 压缩算法，避免了通用压缩算法(如 GZIP 等)文件头过重的问题。
+其中，第一个和第三个转轮为顺序轮，第二个转轮为乱序(手动打乱)轮。
 
-针对链接和常见域名编排了字典，有效提高特定链接(例如网盘链接)的压缩效率。
+转轮每次转动方向和距离由操作数组(密钥)决定
+可能的密钥空间为10^32。
 
-## 错误校验
+#### 映射规则
 
-项目使用轻量化的 [**卢恩算法**](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%8D%A2%E6%81%A9%E7%AE%97%E6%B3%95)(US2950048， ISO/IEC 7812-1) 来对解密结果做简单校验，能够检出 70%的错误。
+映射采用 字母 -> 索引 -> 字母 -> 索引 的重复操作。
 
-卢恩算法比起 Hmac 和 AES-GCM，安全性稍弱，但它十分轻量，校验位仅占一个字节。
+设立一个原映射标准字符串(实际比这个要长得多)
+```
+abcdefjhigk....
+```
+
+三个转轮的长度和原字符串一致。
+假设三个转轮状态如下。
+(下一个字符加密时会轮转)
+```
+bcdefjhigka....
+edfbjichgak....
+fjhigkabcde....
+```
+
+现在，假设我们要混淆字符 a 
+
+1. 在原字符串中找到字符 a 的索引，得到 0
+2. 在第一个转轮中查找索引 0，得到字符 b
+3. 在原字符串中查找字符 b 的索引，得到 1
+4. 在第二个转轮中查找索引 1，得到字符 d
+5. 在原字符串中查找字符 d 的索引，得到 3
+6. 在第三个转轮中查找索引 3，得到字符 i
+
+由此完成了 a --> i 的转轮映射。
+
+其他所有字符以此类推，均可得到一个映射。  
+(这个映射可以和原文本相同，修正了Enigma机的弱点)  
+
+每轮转一次转轮，都会得到一个完全不同的映射表，轮转规则见上一小节。
+
+更多内容参见 [**Issue#30**](https://github.com/SheepChef/Abracadabra/issues/30)
+
+## 汉字映射
+
+### 映射表和模板
+
+魔曰的密本不同于任何同类型的工具，它由数百个《通用规范汉字表》中的一级字和二级字构成，也有一些非常常见的 **日本和制汉字(Kanji)**，比如 **桜(Sakura)**；没有任何让人眼花缭乱的诡异汉字。
+
+密本是纯人工挑选编纂的，映射表公开可查，查阅 [**映射表(传统)**](https://github.com/SheepChef/Abracadabra/blob/main/src/javascript/mapping.json) 或者 [**映射表(仿真)**](https://github.com/SheepChef/Abracadabra/blob/main/src/javascript/mapping_next.json) 以了解密本的全貌。
+
+古文句式模板编纂时参考了《古文观止》和《古文辞类纂》，资料来自 [**中国哲学书电子化计划**](http://ctext.org/zhs)。
+
+---
+
+### 传统模式
+
+>困句夏之全玚凪斋或骏琅咨兆咩谜理金说宙银歌舒
+
+传统模式的密表是几百个常见汉字，加密结果为这些汉字组成的无序字符串。
+
+在传统模式下，会在随机位置对密文添加标志位，用来简化加解密操作流程，程序识别到加密标志位便会自动解密，无需用户手动指定解密，提高便利性。你也可以生成没有标志位的密文，此时需要手动指定强制解密。
+
+传统模式类似此前存在过的诸多加密项目，加密效率高，密文较短，随机性很强，适用于一般场景。
+
+---
+
+### 文言文仿真
+
+>光韵开云，雅于莺茶，停而行之之谓速。是故无悦无谜，无瑞无聪，裳之所走、树之所振也。旧铃之纯水，常为悦水之莹风。人曰：“瑞琴之路，常留于其所允行而不读之处。” 璃非笑而去之者，孰可无鹏。非将选也，非可指也，书非当事涧，仍继叶言，奈何，同森而非航水也，能鸢者益。
+
+文言仿真，会将加密后的字符串映射为仿古文本中的若干个载荷字。
+
+用户可以调整仿真器的随机参数，启用特定风格模板的过滤，最终影响生成的密文风格。
+
+以下是文言仿真的基本步骤：
+
+1. 分配载荷，遇到超大载荷则平均分配，递归分段处理。
+2. 在句式库中选择对应载荷量的句式。
+3. 在句式模板中插入载荷字，插入时数据经过三重转轮混淆。
+4. 在句式和句式之间插入标点符号。
+5. 得到完整密文。
+
+用户可以影响载荷分配时的随机因子；在选择句式时，可以打开特定风格的过滤器。
+
+#### 载荷分配
+
+载荷分配本质上是简化了的找零问题。  
+将一个给定的载荷量(例如37)，分解成若干个1~9的整数之和。
+
+载荷将被预先按比例分为 Begin, Main, End 三部分，对应一段密文的三节，每节都拥有一个不同的句式库。
+
+实际上的载荷分配，和句式选择同时进行。有两种策略，分别是贪心算法和随机分配，每个分配步骤都会选择二者之一。
+
+贪心算法在每一步尽可能大地分配载荷，从而得到一个较为整齐的分配结果。
+
+用户可以指定更高的随机因子，增加随机分配的概率(最大100%)，从而得到更加零碎的分配结果。
+
+#### 句式模板和密表
+
+句式模板有一个固定的语法，以辅助解析。
+
+```
+8D/N/anti/MV/V/N/，/still/继/N/V/，/why/，/and/N/而/anti/V/N/ye/P
+
+// 8 -> 载荷数量
+// "/" ->语素分隔符
+// N->名词 V->动词 A->形容词 AD->副词
+// B->一般句式  C->骈文句式 D->逻辑句式 E->既是骈文句式，又有逻辑
+// P->句号 Q->问号 R->冒号和引号 | 依需要添加在句式末尾，代替原有逗号。
+// by/why/anti... -> 虚词
+
+// 其他(汉字)原样保留
+```
+
+密表则按照词性分类，将动词，形容词，副词，和名词分开映射。
+
+#### 选择句式
+
+给定一个分配的载荷量，以及此时载荷所处的密文节(Begin/Main/End)，算法会在对应句式库里过滤出所有匹配该载荷量的句式。
+
+如果用户没有指定任何过滤器，一般情况下，则在所有载荷量匹配的句式中随机选择一个，无论其分类。  
+有 25% 概率将在这些句式中再次过滤出逻辑/骈文句式，然后随机选用其中的一个，如果没有可用的句式，则在所有载荷量匹配的句式中随机选择一个。
+
+如果用户指定了过滤器(骈文/逻辑)，则会再次过滤出可用的骈文/逻辑句式，然后随机选用其中的一个。  
+如果对应载荷量没有可用的骈文/逻辑句式，则在所有载荷量匹配的句式中随机选择一个。
+
+总体而言，句式选择提供了较强的随机性和灵活度。
+
+#### 插入载荷字和标点
+
+算法将用分隔符"/"将句式分割成数组，然后丢弃句式的开头部分。
+
+再把每个句子分割出的数组，依次压入一个大数组中，得到一个二维数组。
+
+此时将用两层循环依次遍历数组中的每一个元素：  
+- 遇到N/V/A/AD等载荷位，则对表映射一个载荷字，追加到密文字符串上。
+- 遇到虚词指示，则在对应虚词库中随机选择一个追加到字符串上。
+- 按照一定的规则，在句式和句式之间插入标点符号，或者换行符(分段标志)。
+- 遇到汉字或者其他字符，则原样追加到密文字符串上。
+
+由此得到一个强随机性，包含标点符号的文言文密文字符串。
+
+如果用户指定不需要标点符号，那么会执行最后一次过滤，过滤出不含标点符号的密文结果。
+
+更多内容参见 [**Issue#60**](https://github.com/SheepChef/Abracadabra/issues/60)
+
+## 前端和跨平台操作性
 
-## 跨平台
+魔曰加密是一个跨平台的项目，以 JavaScript 实现，提供 WebAssembly 模块，浏览器插件，和APK安装包。
 
-魔曰加密是一个跨平台的项目，以 JavaScript 实现，提供 WebAssembly 模块。
+项目的前端代码是开源的，拥有完善的配套功能和美观的视觉体验，支持 PWA，可以在各种地方使用。
 
-目前项目的 Demo 页已经开源，并且我(开发者)自认为它制作精美，拥有完善的配套功能和美观的视觉体验，且支持 PWA，可以安装到本地离线使用。
+前端使用 Vue 构建，你可以随时下载源码，在你喜欢的地方轻易地部署它。
 
-Demo 页使用 Vue 构建，你可以随时下载源码，在你喜欢的地方轻易地部署它。
+[<img src="https://img.shields.io/badge/前端源码-9a10b5?style=for-the-badge" width="103" />](https://github.com/SheepChef/Abracadabra_demo)
 
 ## 最佳操作实践
 
@@ -149,7 +282,7 @@ Demo 页使用 Vue 构建，你可以随时下载源码，在你喜欢的地方
 
 ---
 
-### 传统乱字加密
+### 传统模式加密
 
 下面列出一些情况下的最佳实践。
 
@@ -165,4 +298,4 @@ Demo 页使用 Vue 构建，你可以随时下载源码，在你喜欢的地方
 
 你可以不填密码，这将会使程序自动用内部的默认密码`ABRACADABRA`加/解密。
 
-把密文的识别交给标志位，这么做可以让他人很方便地解密。
+把密文的识别交给标志位，这么做可以让他人很方便地解密。