Аннотация:
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.
Образец цитирования:
А. А. Перов, А. И. Пестунов, “О возможности применения свёрточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры”, ПДМ, 2020, № 49, 46–56
\RBibitem{PerPes20}
\by А.~А.~Перов, А.~И.~Пестунов
\paper О возможности применения свёрточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры
\jour ПДМ
\yr 2020
\issue 49
\pages 46--56
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/pdm713}
\crossref{https://doi.org/10.17223/20710410/49/4}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/pdm713
https://www.mathnet.ru/rus/pdm/y2020/i3/p46
Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
S. N. Tereshchenko, A. L. Osipov, “Detection of Deer in Images by Computer Vision Methods”, Optoelectron.Instrument.Proc., 60:1 (2024), 126
S. N. Tereshchenko, A. A. Perov, A. L. Osipov, “Features of applying pretrained convolutional neural networks to graphic image steganalysis”, Optoelectron. Instrum. Data Proc., 57:4 (2021), 419–425
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: