The paper explores possibility of applying convolutional neural networks to the security analysis of iterative block ciphers. A new approach for constructing distinguishing attacks based on a convolutional neural network is proposed. The approach is based on distinguishing between graphic equivalents of ciphertexts received by the CTR (counter) encryption mode after different number of rounds, including the number of rounds guaranteeing satisfaction of statistical properties. Several schemes are presented for constructing distinguishing attacks, which in some cases make it possible to detect deviations from randomness in smaller samples than previously known, and with a large number of rounds. The approach allows to create distinguishes without the need for an analytical research of each cipher, which makes it possible to build universal distinguishers for a series of ciphers.
Download file
Counter downloads: 150
- Title On possibility of using convolutional neural networks for creating universal attacks on iterative block ciphers
- Headline On possibility of using convolutional neural networks for creating universal attacks on iterative block ciphers
- Publesher
Tomsk State University - Issue Prikladnaya Diskretnaya Matematika - Applied Discrete Mathematics 49
- Date:
- DOI 10.17223/20710410/49/4
Keywords
блочный шифр, машинное обучение, нейронная сеть, статистический анализ, атака-различитель, криптоанализ, block cipher, machine learning, neural network, statistical analysis, distinguishing attack, cryptanalysisAuthors
References
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
On possibility of using convolutional neural networks for creating universal attacks on iterative block ciphers | Prikladnaya Diskretnaya Matematika - Applied Discrete Mathematics. 2020. № 49. DOI: 10.17223/20710410/49/4
Download full-text version
Counter downloads: 189