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通过基于机器学习的信息理论指标
摘要 - 基于给定的一组输入和输出，机器学习（ML）和隐窝分析具有创建功能的有趣共同目标。但是，这样做的方法和方法之间的方法和方法在两个字段之间差异很大。在本文中，我们探讨了整合来自ML领域的知识，以提供对Crypsystems的经验评估。特别是我们利用信息理论指标来执行基于ML的分布估计。我们提出了ML算法的两种新颖应用，可以在已知的明文设置中应用，以对任何密码系统进行隐式分析。我们使用共同信息神经估计来计算密码系统的相互信息泄漏以及二进制跨熵分类，以模拟在选定的明文攻击（CPA）下无法区分的性。这些算法可以很容易地在审核设置中应用，以评估Crypsystem的鲁棒性，结果可以提供有用的经验结合。我们通过经验分析几种加密方案来评估方法的功效。此外，我们将分析扩展到基于网络编码的新型密码系统，并为我们的算法提供其他用例。我们表明，我们的分类模型正确地识别了非IND-CPA安全的加密方案，例如DES，RSA和AES ECB，具有很高的精度。它还标识了具有故障参数的CPA-SECURE密码系统中的故障，因此AES-CTR的相反版本减少了。我们还得出结论，使用算法，在大多数情况下，使用较小的计算能力的较小尺寸的神经网络可以识别加密系统中的脆弱性，从而快速检查加密系统的理智，并帮助决定是否要花费更多资源来部署能够破坏密码系统的较大网络。
基于ML的密码分析本质上有限吗？通过基于梯度的方法
鉴于机器学习的最新进展（ML），密码学界已经开始探索ML方法对新的密码分析方法设计的适用性。虽然当前的经验结果表现出了希望，但这种方法在多大程度上胜过classical classical cryptantrytic方法的程度仍然不清楚。在这项工作中，我们启动探索基于ML的密码分析技术的理论，尤其是为了了解与传统方法相比，它们是否从根本上限制了新的结果。虽然大多数经典的密码分析至关重要地依赖于处理单个样本（例如，明文 - 含量对），但迄今为止，现代的ML方法仅通过基于梯度的计算与样品相互作用，这些计算平均损失函数在所有样品上。因此，可以想象的是，这种基于梯度的方法本质上比经典方法弱。我们引入了一个统一的框架，用于捕获具有直接访问单个样本和“基于梯度的”的“基于样本”的对手，这些框架仅限于发出基于梯度的查询，这些查询通过损失函数在所有给定的样本上平均。在我们的框架内，我们建立了一个一般的可行性结果，表明任何基于样本的对手都可以通过看似基于潜在的基于梯度的对手进行模拟。此外，就基于梯度的模拟器的运行时间而言，模拟表现出几乎最佳的开销。最后，我们扩展并完善了模拟技术，以构建一个完全可行的基于梯度的模拟器（对于避免可行的可行的隐秘任务的不良开销至关重要），然后将其用于构建基于梯度的模拟器，该模拟器可以执行特定和非常有用的梯度方法。共同审议，尽管ML方法在多大程度上胜过经典的隐式分析方法仍然不清楚，但我们的结果表明，这种基于梯度的方法并非本质上受到其看似限制对所提供样品的访问的限制。
量子密码分析对相关钥匙设置（完整版）的收缩Feistel结构和观察
当每个回合的键控f函数仅与圆形键K I相差，并且假设没有歧义，我们将简单地表示f i = f（i）k i（x）。在经典环境中，已经证明，2分支平衡的Feistel-F结构成为R≥3的安全伪随机排列（PRP），当F（1）k 1时，R≥4的安全强伪随机置换（SPRP）。。。，f（r）k r是安全的prfs和k 1，。。。，k r在Random [19] 8中独立和均匀地选择。然而，在量子设置中，kuwakado和morii表明，可以通过量子选择的plaintext攻击（QCPA）在多项式时间内区分3圆平衡的Feistel结构。也就是说，3轮平衡的Feistel结构不是量子伪随机置换（QPRP）。随后的几部作品扩展了Kuwakado和Morii的区别。例如，有些人已经对平衡的Feistel结构产生了量子键恢复攻击[9,13]，并显示了对广义Feistel结构的量子攻击[8,12,21]。此外，在[14]中的4轮平衡Feistel结构上构建了多项式QCCA区分剂。但是，到目前为止，很少有研究人员专注于Feistel结构的重要变体：Feistel结构9。
通用量子门作为量子电路上量子密码分析算法建模的工具 Aleksei Petrenko 1、Sergei Petrenko 1 和 Vik
摘要 本文讨论了在量子方案上对量子密码分析算法进行建模的特点。指出了量子密码分析算法实施的一些工程问题，并分析了解决这些问题的可能方法。指出了量子计算的独特性，因为它能够利用叠加进行一些非平凡的量子计算，也就是说，可以执行一系列数学运算，每个运算同时对所有存储的数据进行运算。本文讨论了一种量子计算机算法，该算法必须以某种指定的形式（取决于量子计算机的模型）初始化该向量。在算法的每个步骤中，该向量都由一个酉矩阵修改，该酉矩阵由设备的物理特性决定。提出将通用量子门视为来自通用集的经典布尔函数的量子等价物，它是一个门，作用于量子位或其各种组合，可以模仿任何其他量子门的动作。在量子算法研究中，多项式时间算法用于解决没有经典多项式算法可解的问题。为了保护量子系统免受退相干误差和其他量子噪声的影响，量子误差校正 (QEC) 方法已得到广泛应用。关键词 1 国家量子计划、量子技术发展路线图、量子计算和计算机、量子和后量子密码学、量子密码分析算法
information theory – product cryptosystem – cryptanalysis.
● Cryptanalysis is the art of trying to decrypt the encrypted messages without the use of the key that was used to encrypt the messages. ● Cryptanalysis uses mathematical analysis & algorithms to decipher the ciphers. Attacks: Linear and differential LIST OF ATTACKS: Brute force attack Dictionary attack Rainbow table attack Known plaintext analysis Chosen plain text analysis Cipher text only analysis Man in the middle attack
Xiaolu Hou
J13。 SITM: See-In-The-Middle–Side-Channel Assisted Middle Round Differential Cryptanalysis on SPN Block Ciphers , Shivam Bhasin, Jakub Breier, Xiaolu Hou, Dirmanto Jap, Romain Poussier, Siang Meng Sim, IACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems (TCHES), no. 1，2020。J13。SITM: See-In-The-Middle–Side-Channel Assisted Middle Round Differential Cryptanalysis on SPN Block Ciphers , Shivam Bhasin, Jakub Breier, Xiaolu Hou, Dirmanto Jap, Romain Poussier, Siang Meng Sim, IACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems (TCHES), no.1，2020。
II II对称密钥密码学
UNIT II SYMMETRIC KEY CRYPTOGRAPHY MATHEMATICS OF SYMMETRIC KEY CRYPTOGRAPHY: Algebraic structures – Modular arithmetic-Euclid‟s algorithm- Congruence and matrices – Groups, Rings, Fields- Finite fields- SYMMETRIC KEY CIPHERS: SDES – Block cipher Principles of DES – Strength of DES – Differential and linear cryptanalysis – Block cipher design principles - 块密码操作模式 - AES的评估标准 - 高级加密标准 - RC4 - 密钥分布。对称密钥密码学的数学2.2。模块化算术
识别和解密密码
I.历史背景：我们的研究为密码分析的历史背景提供了宝贵的见解，并追踪了古典加密方法的起源，例如凯撒密码，vigenèreciphers和playfair ciphers。通过研究密码分析技术的演变，随着时间的流逝，我们对破译加密文本的挑战和机遇有了更深入的了解。II。 机器学习应用程序：我们研究的关键发现之一是机器学习算法在自动化密码分析中的重要性越来越重要。 我们已经确定了一系列机器学习技术，包括监督学习，无监督的学习和深度学习，这些技术已成功地应用于解密的加密消息。 iii。 实用应用：我们的调查揭示了自动化隐性分析技术，跨越网络安全，执法和历史研究的各种实际应用。 无法检测和防止网络威胁到在历史文本中发现隐藏的消息，自动解密工具已证明了它们在各个领域的实用性。II。机器学习应用程序：我们研究的关键发现之一是机器学习算法在自动化密码分析中的重要性越来越重要。我们已经确定了一系列机器学习技术，包括监督学习，无监督的学习和深度学习，这些技术已成功地应用于解密的加密消息。iii。实用应用：我们的调查揭示了自动化隐性分析技术，跨越网络安全，执法和历史研究的各种实际应用。无法检测和防止网络威胁到在历史文本中发现隐藏的消息，自动解密工具已证明了它们在各个领域的实用性。
