Исследуется возможность применения свёрточных нейронных сетей к задаче анализа стойкости итеративных блочных шифров. Предлагается новый подход к построению атак-различителей на основе свёрточной нейронной сети, обученной различать графические эквиваленты шифртекстов, полученных в режиме шифрования CTR (счётчика) после разного числа раундов, в том числе после такого, которое обеспечивает удовлетворительные статистические свойства шифртекста. По аналогии со статистическими тестами, предложенный подход позволяет создавать различители без необходимости проведения аналитического исследования каждого шифра, что даёт возможность строить универсальные различители сразу для серии шифров. Предлагается несколько схем построения универсальных атак-различителей, которые, как демонстрируется экспериментально, в ряде случаев позволяют выявлять отклонения от случайности на меньших выборках и при большем числе раундов, чем ранее известные статистические тесты.
Скачать электронную версию публикации
Загружен, раз: 146
- Title О возможности применения свёрточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры
- Headline О возможности применения свёрточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры
- Publesher
Tomsk State University - Issue Прикладная дискретная математика 49
- Date:
- DOI 10.17223/20710410/49/4
Ключевые слова
блочный шифр, машинное обучение, нейронная сеть, статистический анализ, атака-различитель, криптоанализ, block cipher, machine learning, neural network, statistical analysis, distinguishing attack, cryptanalysisАвторы
Ссылки
Biham E. and Shamir A. Differential cryptanalysis of DES-like cryptosystems // J. Cryptology. 1991. V. 4. P.3-72.
Knudsen L. Truncated and higher order differentials // LNCS. 1994. V. 1008. P. 196-211.
Biham E., Biryukov A., and Shamir A. Cryptanalysis of Skipjack reduced to 31 rounds using impossible differentials // J. Cryptology. 2005. V. 18. P.291-311.
Matsui M. Linear cryptanalysis method for DES cipher // LNCS. 1994. V. 765. P. 386-397.
Knudsen L. Integral cryptanalysis // LNCS. 2002. V. 2365. P. 112-127.
Biryukov A. and Shamir A. Structural cryptanalysis of SASAS // J. Cryptology. 2010. V. 23. P. 505-518.
Агибалов Г. П. Элементы теории дифференциального криптоанализа итеративных блочных шифров с адаптивным раундовым ключом // Прикладная дискретная математика. 2008. №1(1). С. 34-42.
Денисов О. В. Критерии марковости алгоритмов блочного шифрования // Прикладная дискретная математика. 2018. №41. С. 28-37.
Денисов О. В., Былина Р. А. Матричная формула для распределения выхода блочной схемы шифрования и статистический критерий на ее основе // Прикладная дискретная математика. 2016. №2(32). С. 33-48.
Токарева Н. Н. О квадратичных аппроксимациях в блочных шифрах // Проблемы передачи информации. 2008. №3. С. 105-127.
Агибалов Г. П. Substitution block ciphers with functional keys // Прикладная дискретная математика. 2017. №38. С. 57-65.
Сосков А. С., Рябко Б. Я. Применение атаки различения на легковесные блочные шифры, основанные на ARX-операциях // Вычислительные технологии. 2019. Т. 24. №3. С.106-116.
Пестунов А. И. Статистический анализ современных блочных шифров // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12. №2. С. 122-129.
Knudsen L. and Meier W. Correlations in RC6 with a reduced number of rounds // LNCS. 2001. V. 1978. P.94-108.
Рябко Б. Я., Стогниенко В. С., Шокин Ю. И. Адаптивный критерий хи-квадрат для различения близких гипотез при большом числе классов и его применение к некоторым задачам криптографии // Проблемы передачи информации. 2003. Т. 39. №2. С. 53-62.
Монарев В. А., Рябко Б. Я. Экспериментальный анализ генераторов псевдослучайных чисел при помощи нового статистического теста // Журнал вычисл. матем. и матем. физики. 2004. Т. 44. №5. С. 766-770.
Рябко Б. Я., Пестунов А. И. «Стопка книг» как новый статистический тест для случайных чисел // Проблемы передачи информации. 2004. Т. 40. №1. С. 73-78.
Рябко Б. Я., Монарев В. А., Шокин Ю. И. Новый тип атак на блоковые шифры // Проблемы передачи информации. 2005. Т. 41. №4. С. 97-107.
Монарев В. А. Реализация новой статистической атаки на блочный шифр // Вестник СибГУТИ. 2014. №1. С. 85-90.
Лысяк А. С., Рябко Б. Я., Фионов А. Н. Анализ эффективности градиентной статистической атаки на блоковые шифры RC6, MARS, CAST-128, IDEA, Blowfish в системах защиты информации // Вестник СибГУТИ. 2013. №1. С. 85-109.
Lerman L., Bontempi G., and Markowitch O. A machine learning approach against a masked AES // J. Cryptogr. Eng. 2015. V. 5. P. 123-139.
Hettwer B., Gehrer S., and Guneysu T. Applications of machine learning techniques in side-channel attacks: a survey // J. Cryptogr. Eng. 2020. V. 10. P. 135-162.
Szegedy C., Vanhoucke V., Ioffe S., et al. Rethinking the inception architecture for computer vision // Proc. IEEE Conf. CVPR. Las Vegas, NV, USA, June 27-30, 2016. P.2818-2826.
Монарев В. А., Пестунов А. И. Эффективное обнаружение стеганографически скрытой информации посредством интегрального классификатора на основе сжатия данных // Прикладная дискретная математика. 2018. №40. С. 59-71.
Монарев В. А., Пестунов А. И. Повышение эффективности методов стегоанализа при помощи предварительной фильтрации контейнеров // Прикладная дискретная математика. 2016. №.2(32). С. 87-99.
Kodovsky J., Fridrich J., and Holub V. Ensemble classifiers for steganalysis of digital media // IEEE Trans. Inform. Forensics and Security. 2010. V. 7. No. 2. P.434-444.
Пестунов А. И., Перов А. А. Программная библиотека для статистического анализа итеративных блочных шифров // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2015. №24. С. 197-202
О возможности применения свёрточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры | Прикладная дискретная математика. 2020. № 49. DOI: 10.17223/20710410/49/4
Скачать полнотекстовую версию
Загружен, раз: 184
- ВКонтакте
- РћРТвЂВВВВВВВВнокласснРСвЂВВВВВВВВРєРСвЂВВВВВВВВ
- Telegram