基于遗传策略的SHA 1差分路径搜索算法

借鉴遗传算法的基本策略,以SHA-1第1轮后4步差分路径的汉明重作为遗传算法适应性函数的输入参数,以SHA-1差分进位扩展的位数作为遗传操作的基本单元,提出了一种新的SHA-1差分路径搜索算法。在相同消息差分条件下,该算法搜索得到的差分路径第1轮后4步汉明重为5,文献[1]给出的差分路径第1轮后4步汉明重为4。该算法同样适用于具有与SHA-1结构相似的MD5、SHA-0等Hash函数的差分路径搜索。     

SHA-1充分条件自动化求解算法

充分条件的求解是模差分攻击的重要步骤之一。将充分条件的求解转化为F₂上线性方程组的构造过程,利用线性方程组解的判定定理判断每步所求得充分条件的正确性,提出了针对SHA-1模差分攻击的充分条件自动化求解算法。文中算法做适当变形后,同样适用于MD5、SHA-0等与SHA-1结构相似的Hash函数充分条件的自动化求解。