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寻找费尔纳：2022 年密码学荣誉堂入选者重新发现背后的故事 - 今日历史，2023 年 3 月 28 日
自然而然，我开始研究 NSA 自己的档案和记录。在这里，我发现了大量有关 Ferner 工作的信息。令人惊讶的是，他不仅是陆军成功对抗日本外交 PURPLE 机器的重要贡献者，他还与 Frank Rowlett 共同领导了该项目。从那时起，他的贡献不断增强：解决了极具挑战性的日本和德国系统；推动了使用机器进行密码分析的最新技术；担任美国和外国密码分析合作伙伴的技术联络人；教授其他密码分析人员如何解决机器系统；领导由陆军最精英技术专家组成的组织，即使他自己仍在担任这些专家。他不应该被遗忘在密码学领域。
加密和网络安全性（20A05702B）
密码学术语：密码学用于加密的许多方案构成了被称为加密密码分析技术的研究领域，用于解释信息，而不必任何有关附加细节的知识落入了密码分析领域。密码分析是外行人所说的“打破代码”。密码学，加密和密码分析的区域共同称为密码学纯文本，这是原始的可理解信息或数据作为输入中的算法。密码文本这是作为输出产生的炒消息。这取决于明文和秘密键。对于给定消息，两个不同的键将产生两个不同的密码文本。密码文本是一个显然是随机的数据流，而且如下所示，是难以理解的。秘密密钥秘密键也输入了加密算法。密钥是独立于明文和算法的值。该算法将根据当时使用的特定键产生不同的输出。该算法执行的确切替代和转换取决于密钥。加密从明文转换为Cipher文本解密的过程恢复来自密封算法的密码文本恢复明文的过程。加密算法对更替代算法进行了各种替换和转换，这本质上是conviemption Algorithm in Gengryptight Algorithm in excryption Algorithm Run。它采用密码文本和秘密键，并产生原始的明文。
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。
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
朝基于混乱的加密系统
摘要 - 尽管进行了广泛的研究，但基于混乱的密码学尚未实现实用的现实应用。一个主要的挑战是很难分析这些密码系统的安全性，这些密码系统通常在设计中显得临时。与常规密码学不同，评估基于混乱的加密对诸如差异密码分析之类的攻击的安全边缘很复杂。本文引入了一种直接的方法，即以促进密码分析的方式在加密算法中使用混沌图。我们演示了如何使用固定点表示可以构建基于混乱的替换函数，从而实现了常规的密码分析工具（例如差分分布表）的应用。作为概念验证，我们将方法应用于逻辑图，表明差异属性会根据初始状态和迭代次数而变化。我们的发现证明了设计可分析的基于混乱的加密组件的可行性。
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
信息保证与安全
攻击者？10。定义Caeser Cipher 11。定义Playfair密码？12。扩散和混乱有什么区别？13。为什么研究Feistel密码很重要？14。什么是产品密码？15。什么是消息身份验证代码？16。差分和线性密码分析有什么区别？17。块密码和流密码之间有什么区别？18。DES中S-Boxes的目的是什么？19。在秘密关键密码学中定义圆形结构？20。描述Feistel Cipher？21。定义密码分析？22。定义流密码？23。定义圆形结构？24。列表并简要定义了公钥密码系统的三种用途。25。什么是数字签名？26。列出Kerbores版本的不同票证标志5？27。在克伯雷斯的背景下，什么是一个领域？28。什么是公钥证书？29。定义版本4？kerbores是什么？30。详细的IPSEC。
从Sigismund Heusner von Wandersleben寄给Axel Oxenstierna的德国加密信件的解密
，加密来源存储在档案中并不罕见，而没有被解密。这是一个艰苦的过程，可以解密历史密码，并且通常情况下，使用这些文件的历史学家和档案管理员没有资源来构成对未知密码的密码分析。这一事实可能导致轰动一时的发现，例如玛丽·斯图尔特（Mary Stuart）在法兰西（Lasry等，2023年）中发现未知的信件。对于对历史密码感兴趣的隐性分析师，系统地搜索档案并不总是直接的。然而，借助特定的搜索条目，例如“未经决定的”，“未知的书面”，更有效地通过与经验丰富的档案管理员交谈，可以找到此类文件（Megyesi等，2024）。在基于计算机的工具的协助下，例如De-Crypt Project 1未经封闭的文档提供的工具可以通过（半）自动方式在自己的comperer上进行隐式分析和解密。在这篇简短的论文中，我们介绍了瑞典国家档案馆的加密信件的解密和密码分析，该信件尚未
使用 QFT 的量子线性密钥恢复攻击？
摘要。量子傅里叶变换是量子密码分析的基本工具。在对称密码分析中，依赖于 QFT 的隐藏移位算法（如 Simon 算法）已用于对某些非常特殊的分组密码进行结构攻击。傅里叶变换也用于经典密码分析，例如 Collard 等人引入的基于 FFT 的线性密钥恢复攻击（ICISC 2007）。此类技术是否可以适应量子环境至今仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们介绍了一种使用 QFT 进行量子线性密钥恢复攻击的新框架。这些攻击大致遵循 Collard 等人的经典方法，因为它们依赖于对关联状态的快速计算，其中实验关联不是直接可访问的，而是编码在量子态的振幅中。实验相关性是一种统计数据，对于好的密钥，该统计数据预计会更高，并且在某些情况下，增加的幅度会相对于对密钥的穷举搜索产生加速。同样的方法还产生了一系列新的结构攻击，以及使用经典已知明文查询的二次方以外的量子加速的新例子。
人工智能在密码学中的应用
本文探讨了人工智能 (AI) 在密码学领域的一些最新进展。它特别考虑了机器学习 (ML) 和进化计算 (EC) 在分析和加密数据中的应用。简要概述了人工神经网络 (ANN) 和使用深度 ANN 进行深度学习的原理。在此背景下，本文考虑：(i) EC 和 ANN 在生成唯一且不可克隆的密码方面的实现；(ii) 用于检测有限二进制字符串的真正随机性（或其他）的 ML 策略，用于密码分析中的应用。本文的目的是概述如何应用 AI 来加密数据并对此类数据和其他数据类型进行密码分析，以评估加密算法的加密强度，例如检测被拦截的数据流模式，这些数据流是加密数据的签名。这包括作者对该领域的一些先前贡献，并在整个过程中被引用。介绍了一些应用，包括使用智能手机对钞票等高价值文件进行身份验证。这涉及使用智能手机的天线（在近场）读取柔性射频标签，该标签耦合到具有不可编程协处理器的集成电路。协处理器保留使用 EC 生成的超强加密信息，可以在线解密，从而通过智能手机通过物联网验证文档的真实性。还简要探讨了使用智能手机和光学密码的光学认证方法的应用。