MIBS-64算法的三子集中间相遇攻击

MIBS算法于2009年在CANS会议上提出,是一个32轮Feistel结构、64比特分组长度以及包含64比特、80比特两种主密钥长度的轻量级分组密码.针对该算法密钥编排中第1轮到第11轮子密钥之间存在部分重复和等价关系,本文首次完成了MIBS-64的11轮三子集中间相遇攻击,数据复杂度为2^[47],存储复杂度为2^[47]64-bit,时间复杂度为2^[62.25]次11轮加密.与目前已有的对MIBS-64算法的中间相遇攻击相比,将攻击轮数由10轮扩展至11轮,刷新了该算法在中间相遇攻击下的安全性评估结果.     

近似最近邻归约问题在泊松点过程上的再研究

在已发表文献中, 研究了基于图灵归约求解$ \varepsilon $-NN的问题, 即给定查询点q、点集P及近似参数$ \varepsilon $, 找到q在P中近似比不超过$ 1 + \varepsilon $的近似最近邻, 并提出了一个具有${\rm{O}}(\log n)$查询时间复杂度的图灵归约算法, 这里的查询时间是调用神谕的次数. 经过对比, 此时间优于所有现存的归约算法. 但是已发表文献中提出的归约算法的缺点在于, 其预处理时间和空间复杂度中有${\rm{O}}({(d/\varepsilon )^d})$的因子, 当维度数d较大或者近似参数$ \varepsilon $较小时, 此因子将变得不可接受. 因此, 重新研究了该归约算法, 在输入点集服从泊松点过程的情况下, 分析算法的期望时间和空间复杂度, 将算法的期望预处理时间复杂度降到${\rm{O}}(n\log n)$, 期望空间复杂度降到${\rm{O}}(n\log n)$, 而期望查询时间复杂度保持${\rm{O}}(\log n)$不变, 从而完成了在已发表文献中所提出的未来工作.     

对轻量级分组密码PICO算法的差分攻击

PICO算法是一个SP结构的迭代型轻量级密码算法,目前对该算法的差分分析和相关密钥分析研究尚未完善.本文借助自动化搜索技术,设计了一套基于SAT方法搜索SP结构算法差分路径和差分闭包的自动化工具,构建了搜索约减轮PICO算法差分路径以及差分闭包的SAT模型,评估了PICO算法抵抗差分攻击的能力,提供了比之前分析结果更准确的安全评估.给出了1–22轮PICO算法的最优差分路径及其概率;搜索到概率为2^-60.75的21轮差分闭包和概率为2^-62.39的22轮差分闭包;实现了26轮PICO算法的密钥恢复攻击,攻击的时间复杂度为2^101.106,数据复杂度为2⁶³,存储复杂度为2⁶³.研究了PICO算法抵抗相关密钥攻击的能力,发现PICO算法的密钥编排算法存在缺陷,构建了任意轮概率为1的相关密钥区分器,给出了全轮PICO算法的密钥恢复攻击.所提模型适用于其他轻量级密码算法,尤其是拥有更长的分组或者轮数更多的分组密码算法.     

缩减轮数的CAST-256积分分析*

CAST-256是在CAST-128基础上改进的Feistel结构分组密码,作为首轮AES候选算法,该算法的分析成果已有不少。目前,已知的攻击方法分析中,多维零相关线性分析和积分分析能实现28轮的密钥恢复攻击。本文详细分析如何利用积分分析与零相关分析两种方法之间联系,实现28轮CAST-256算法积分分析,并且密钥恢复算法的复杂度达到2₂₄₇Enc。     

基于量子Simon算法对分组密码类EM结构的密钥恢复攻击

文章基于量子Simon算法（一类经典量子周期寻找算法）的量子过程以及应用,对类EM结构进行基于量子Simon算法的密码分析,以类EM结构的加密算法为研究对象,运用量子Simon算法,构造适用于Simon算法的函数,对类EM加密结构的5轮加密过程进行密钥恢复攻击。结果显示,在密钥长度的多项式时间内,文章所提方法可以成功恢复出第五轮加密密钥,且根据此密钥可以分析出其他轮密钥。研究结果表明,在密钥长度的多项式时间内,可以找到其中一个密钥,量子条件下密钥的可恢复性说明该结构的安全轮数应当高于5轮,为未来对称密码体制的研究和发展奠定了一定的基础。     

对简化轮数的SNAKE(2)算法的中间相遇攻击

SNAKE算法是由Lee等学者在JW-ISC1997上提出的一个Feistel型分组密码,有SNAKE(1)和SNAKE(2)两个版本。本文评估了简化轮数的SNAKE(2)算法对中间相遇攻击的抵抗能力,用存储复杂度换取时间复杂度,对7/8/9轮64比特分组的SNAKE(2)算法实施了攻击。攻击结果表明,9轮的SNAKE(2)算法对中间相遇攻击是不抵抗的,攻击的数据复杂度和时间复杂度分别为211.2和222,预计算复杂度为232,是现实攻击。     

Robin算法改进的6轮不可能差分攻击

Robin算法是Grosso等人在2014年提出的一个分组密码算法。研究该算法抵抗不可能差分攻击的能力。利用中间相错技术构造一条新的4轮不可能差分区分器,该区分器在密钥恢复阶段涉及到的轮密钥之间存在线性关系,在构造的区分器首尾各加一轮,对6轮Robin算法进行不可能差分攻击。攻击的数据复杂度为2118.8个选择明文,时间复杂度为293.97次6轮算法加密。与已有最好结果相比,在攻击轮数相同的情况下,通过挖掘轮密钥的信息,减少轮密钥的猜测量,进而降低攻击所需的时间复杂度,该攻击的时间复杂度约为原来的2?8。     

基于MILP搜索的ANU算法积分分析

ANU算法是由Bansod等人发表在SCN 2016上的一种超轻量级的Feistel结构的分组密码算法。截至目前,没有人提出针对该算法的积分攻击。为了研究ANU算法抗积分攻击的安全性,根据ANU算法的结构建立起基于比特可分性的MILP模型。对该模型进行求解,首次得到ANU算法的9轮积分区分器;利用搜索到的9轮区分器以及轮密钥之间的相关性,对128 bit密钥长度的ANU算法进行12轮密钥恢复攻击,能够恢复43 bit轮密钥。该攻击的数据复杂度为2^63.58个选择明文,时间复杂度为2^88.42次12轮算法加密,存储复杂度为2³³个存储单元。     

Khudra算法的相关密钥差分分析

Khudra算法是一种总轮数为18的轻量级分组密码算法。现有分析方法使用相关密钥差分分析Khudra算法,通过在2个密钥上引入差分,构造14轮区分器攻击16轮Khudra算法,区分器的攻击概率为2~(-56.85)。基于此,同样使用相关密钥差分分析Khudra算法,仅在1个密钥上引入差分构造10轮区分器,共攻击16轮Khudra算法。分析结果表明,该10轮区分器与现有相关密钥差分分析的14轮区分器相比攻击概率提高了2~(28.425),整个分析过程的数据复杂度为2~(33),时间复杂度为2~(95)。     

SNAKE(2)算法新的Square攻击

重新评估了分组密码SNAKE(2)算法抵抗Square攻击的能力。指出文献[4]中给出的基于等价结构的错误5轮Square区分器。综合利用算法原结构与其等价结构,给出了一个新的6轮Square区分器。利用新的区分器,对不同轮数的SNAKE(2)算法应用了Square攻击来恢复部分等价密钥信息,7轮、8轮、9轮SNAKE(2)算法的Square攻击时间复杂度分别为212.19、221.59、230.41次加密运算,数据复杂度分别为29、29.59、210选择明文。攻击结果优于文献[4]中给出的Square攻击。