ACE密码算法的积分分析

ACE是国际轻量级密码算法标准化征集竞赛第2轮候选算法之一。该算法具有结构简洁,软硬件实现快、适用于资源受限环境等特点,其安全性备受业界广泛关注。该文引入字传播轨迹新概念,构建了一个传播轨迹的描述模型,并给出一个可以自动化评估分组密码算法抵抗积分攻击能力的方法。基于ACE算法结构特点,将该自动化搜索方法应用于评估ACE...     

基于MILP的轻量级密码算法ACE的差分分析

研究了轻量级密码算法ACE的差分性质。首先定义了n维环形与门组合,充分分析了该结构中与门之间的相互关系,仅利用O(n)个表达式给出其精确的MILP差分刻画,将ACE算法中的非线性操作转化为32维环形与门组合,从而给出了ACE算法的MILP差分模型。其次根据MILP模型求解器Gurobi的求解特点,给出了快速求解ACE的MILP差分模型的方法。对于3～6步的ACE置换,得到了最优差分链,利用多差分技术给出了更高概率的差分对应,从而给出了ACE置换为3步的认证加密算法ACE-Aε-128的差分伪造攻击与哈希算法ACE-H-256的差分碰撞攻击,成功概率为2^-90.52,并证明了4步ACE置换达到了128bit的差分安全边界。实际上,n维环形与门组合的MILP差分刻画具有更多的应用场景,可应用于SIMON、Simeck等密码算法的分析中。     

减轮LEA密码算法的积分攻击

LEA密码算法是一类ARX型轻量级分组密码,广泛适用于资源严格受限的环境.本文使用中间相错技术找到LEA算法的86条8轮和6条9轮零相关区分器,进一步利用零相关区分器和积分区分器的关系,构造出5条8轮和1条9轮积分区分器.在8轮积分区分器的基础上,利用密钥扩展算法的性质和部分和技术,首次实现了对LEA-128的10轮积分攻击,攻击的计算复杂度为2¹²⁰次10轮LEA-128加密.进一步,实现了对LEA-192的11轮积分攻击以及对LEA-256的11轮积分攻击,计算复杂度分别为2^185.02次11轮LEA-192加密和2²⁴⁸次11轮LEA-256加密.     

轻量级密码算法MIBS的零相关和积分分析

MIBS是适用于RFID和传感资源受限环境的轻量级分组算法。该文构造了一些关于MIBS的8轮零相关线性逼近,结合密钥扩展算法的特点和部分和技术,对13轮MIBS-80进行了多维零相关分析。该分析大体需要262.1个已知明文和274.9次加密。此外,利用零相关线性逼近和积分区分器之间的内在联系,推导出8轮的积分区分器,并且对11轮的MIBS-80进行了积分攻击,大体需要260个选择明文和259.8次加密。     

Gr?stl-512积分区分器的改进

校正了CANS2010会议上Minier等人关于GrФstl区分器的分析结果,改进了GrФstl算法中压缩函数的积分区分器,充分利用渗透技术首次提出了关于P函数和Q函数的11轮积分区分器。虽然针对散列函数的分析是目前SHA3研究的主流,但是所提出的关于积分区分器的研究反映了压缩函数的随机性,对新的散列函数的设计具有重要意义。     

Gr(Φ)stl-512积分区分器的改进

校正了CANS2010会议上Minier等人关于Gr(Φ)stl区分器的分析结果,改进了Gr(Φ)stl算法中压缩函数的积分区分器,充分利用渗透技术首次提出了关于P函数和Q函数的11轮积分区分器.虽然针对散列函数的分析是目前SHA3研究的主流,但是所提出的关于积分区分器的研究反映了压缩函数的随机性,对新的散列函数的设计具有重要意义.     

SP-GFS结构的积分性质研究

该文提出了扩散级数的定义,刻画了线性置换的扩散性质。此外针对SP(Substitute Permutation)轮函数的整体结构GFS(Generalized Feistel Structure)进行了积分性质分析,通过分析线性置换P的扩散级数对积分区分器长度的影响,证明得出SP-GFS结构的积分区分器轮数下界。最后用这种方法改进了分组算法Camellia和CLEFIA的积分区分器,从而验证了结论的正确性。     

CLEFIA密码的Square攻击

该文根据CLEFIA密码的结构特性,得到了Square攻击的新的8轮区分器,并指出了设计者提出的错误8轮区分器。利用新的8轮区分器对CLEFIA密码进行了10到12轮的Square攻击,攻击结果如下：攻击10轮CLEFIA-128\192\256的数据复杂度和时间复杂度分别为297和292.7;攻击11轮CLEFIA-192\256的数据复杂度和时间复杂度分别为298和2157.6;攻击12轮CLEFIA-256的数据复杂度和时间复杂度分别为298.6和2222。攻击结果表明：在攻击10轮CLEFIA时,新的Square攻击在数据复杂度和时间复杂度都优于设计者给出的Square攻击。     

基于深度学习的SM4密码算法新型区分器

针对大状态分组密码区分器的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度较高的问题,提出了一种建立长分组和长密钥分组密码算法深度学习区分器模型的方法,构建了SM4算法的神经区分器。借鉴密文差分能够提升区分器性能的思想,将密文对之间的部分差异信息作为训练数据的一部分,设计了神经区分器新数据输入结构,采用残差神经网络模型建立神经区分器,对长分组的训练数据集进行数据预处理。同时,针对所构建的区分器存在高特异度和低敏感度的现象,提出了一种模型再学习的改进策略。实验结果表明,基于深度学习的区分器模型获得了9轮SM4神经区分器,其4～9轮区分器的准确率最高可达100%、76.14%、65.20%、59.28%、55.89%和53.73%,所获得的差分神经区分器的复杂度和准确率远优于传统差分区分器,也是目前已知针对SM4密码算法最好的神经区分器,证明了深度学习方法在长分组密码安全性分析上的有效性和可行性。     

基于混合整数线性规划的八阵图不可能差分分析

八阵图(ESF)是基于LBlock改进的轻量级分组密码,具有优良的软硬件实现效率。针对ESF算法的安全性,该文借助自动化搜索工具,利用不可能差分分析方法,对算法进行安全性评估。首先结合ESF的结构特性和$ S $盒的差分传播特性,建立了基于混合整数线性规划(MILP)的不可能差分搜索模型;其次利用算法 $ S $盒的差分传播特性和密钥扩展算法中轮子密钥间的相互关系,基于一条9轮不可能差分区分器,通过向前扩展2轮向后扩展4轮,实现了对ESF算法的15轮密钥恢复攻击。分析结果表明,该攻击的数据复杂度和时间复杂度分别为$ {2^{60.16}} $和 $ {2^{67.44}} $,均得到有效降低,且足够抵抗不可能差分分析。     

对RC5加密算法的差分分析

文章对RC5加密算法进行了差分分析,并得出结论,Ron Rivest所建议的12轮加密足以抗击对RC5的差分分析。     

对八阵图算法的不可能差分密码分析和线性密码分析

该文对八阵图(ESF)算法抵抗不可能差分密码分析和线性密码分析的能力进行了研究。ESF算法是一种具有Feistel结构的轻量级分组密码算法,它的轮函数为代换置换(SP)结构。该文首先用新的不可能差分区分器分析了12轮ESF算法,随后用线性密码分析的方法分析了9轮ESF算法。计算得出12轮不可能差分分析的数据复杂度大约为O(2⁶⁷),时间复杂度约为O(2^110.7),而9轮线性密码分析的数据复杂度仅为O(2³⁵),时间复杂度不大于O(2^15.6)。结果表明ESF算法足够抵抗不可能差分密码分析,而抵抗线性密码分析的能力相对较弱。     

数字视频广播通用加扰算法的不可能差分分析

数字视频广播通用加扰算法(DVB-CSA)是一种混合对称加密算法,由分组密码加密和流密码加密两部分组成。该算法通常用于保护视讯压缩标准(MPEG-2)中的信号流。主要研究DVB-CSA分组加密算法(DVB-CSA-Block Cipher, CSA-BC)的不可能差分性质。通过利用S盒的具体信息,该文构造了CSA-BC的22轮不可能差分区分器,该区分器的长度比已有最好结果长2轮。进一步,利用构造的22轮不可能差分区分器,攻击了缩减的25轮CSA-BC,该攻击可以恢复24 bit种子密钥。攻击的数据复杂度、时间复杂度和存储复杂度分别为2^53.3个选择明文、2^32.5次加密和2²⁴个存储单元。对于CSA-BC的不可能差分分析,目前已知最好结果能够攻击21轮的CSA-BC并恢复16 bit的种子密钥量。就攻击的长度和恢复的密钥量而言,该文的攻击结果大大改进了已有最好结果。

     

基于H.264的无再损帧内编码

为了在改进的H.264上实现无再损帧内编码,该文提出了一种新的基于整数线性规划的优化clip算法及改进算法,解决了H.264多次编码中由当前clip模块和帧内预测运算引入的视频畸变问题,并且改进了现有帧内预测算法的代价函数以确保多次编码时后续编码器预测值与前次编码器预测值一致。实验结果显示,与现有帧内编码算法比较,基于整数线性规划理论的帧内编码算法完全消除了现有算法导致的多次编码时的图像降质现象,在改进的H.264编解码算法中实现了严格视频无再损编码。     

基于最小连通支配集的无线传感网拓扑构建研究

基于通信虚拟主干网的拓扑构建是关闭冗余节点,节省全网能耗的有效方法。该文将全连通网络环境下寻找最优虚拟主干网问题抽象转化成最小连通支配集求解问题(MCDS),并建立了基于混合整数规划的数学模型(NMIP-MCDS)。NMIP-MCDS在分析MCDS解的基础上,确定以令牌分发数与节点能耗乘积为目标的优化函数,通过令牌分发同时辅以全网能量负载均衡的方式,构建最优MCDS。仿真实验结果验证了NMIP-MCDS的有效性,并可进一步实际应用在中等规模的无线传感网中。     

基于混合整数线性规划的MORUS初始化阶段的差分分析

认证加密算法 MORUS是凯撒 (CAESAR)竞赛的优胜算法,抗差分分析性能是衡量认证加密算法安全性的重要指标之一。该文研究了MORUS算法初始化阶段的差分性质,首先给出了一个差分推导规则,可以快速获得一条概率较大的差分链。在此基础上利用混合整数线性规划(MILP)自动搜索技术求解更优的差分链。为了提高搜索速度,结合MORUS初始化阶段的结构特点给出了分而治之策略。根据$ \Delta {\text{IV}} $的重量、取值将MILP模型划分为多个子模型并证明了部分子模型的等价性,大大缩减了模型的求解时间,得到了MORUS初始化阶段1～6步状态更新的最优差分链。最后给出了简化版MORUS的差分-区分攻击,该文的结果较之前的工作有较大的提升。     

Novel method to obtain the optimal polygonal approximation of digital planar curves based on Mixed Integer Programming

Polygonal approximations of digital planar curves are very useful for a considerable number of applications in computer vision. A great interest in this area has generated a huge number of methods for obtaining polygonal approximations. A good measure to compare these methods is known as Rosin’s merit. This measure uses the optimal polygonal approximation, but the state-of-the-art methods require a tremendous computation time for obtaining this optimal solution.We focus on the problem of obtaining the optimal polygonal approximation of a digital planar curve. Given N ordered points on a Euclidean plane, an efficient method to obtain M points that defines a polygonal approximation with the minimum distortion is proposed.The new solution relies on Mixed Integer Programming techniques in order to obtain the minimum value of distortion. Results, show that computation time for the new method dramatically decreases in comparison with state-of-the-art methods for obtaining the optimal polygonal approximation.