SIMECK32/64算法的不可能差分分析

对分组密码SIMECK32/64算法抗不可能差分分析的能力进行研究,利用中间相遇技术,构造该算法的11轮不可能差分路径。采用向前解密4轮以及向后加密4轮进行19轮不可能差分分析攻击。分析结果表明,该路径只需要猜测29 bit子密钥,并且与零相关线性分析相比,针对SIMECK32/64算法的不可能差分攻击的分析复杂度大幅减小。

基于优化故障定位的SIMECK密码代数故障攻击

针对SIMECK密码,提出一种优化故障定位的代数故障攻击方法。通过分析SIMECK轮函数加密扩散缺陷及故障失效原因,提取故障确定性传播特征并构建确定性故障差分特性表,实现故障的精确定位。创建加密过程和故障信息等效方程组,将方程组转化为SAT问题并求解密钥。实验结果表明,该方法在SIMECK32/64第28轮左寄存器中注入随机单比特故障,仅需8次故障注入即可恢复完整64 bit主密钥,攻击成功率高达99.61 %,相比已有故障攻击方法所需故障样本量更少,攻击成功率及创建方程自动化程度更高。

减轮Simeck算法的积分攻击

该文对轻量级分组密码算法Simeck在积分攻击下的安全性进行了研究。通过向前解密扩展已有的积分区分器,构造了16轮Simeck48和20轮Simeck64算法的高阶积分区分器,并在新区分器的基础上,利用等价子密钥技术和部分和技术,结合中间相遇策略和密钥扩展算法的性质,实现了24轮Simeck48和29轮Simeck64算法的积分攻击。攻击24轮Simeck48的数据复杂度为2^46,时间复杂度为2^95,存储复杂度为2^82.52;攻击29轮Simeck64的数据复杂度为2^63,时间复杂度为2^127.3,存储复杂度为2^109.02。与Simeck算法已有积分攻击的结果相比,该文对Simeck48和Simeck64积分攻击的轮数分别提高了3轮和5轮。

SIMECK密码代数故障攻击研究

针对SIMECK密码给出一种代数故障攻击方法。首先给出SIMECK加密轮函数和密钥生成策略等效代数方程创建方法;分别设定故障已知模型和故障未知模型,并在故障未知模型下提出基于故障注入差分和基于正确/故障密文差分确定故障索引值两种策略创建故障信息方程;利用基于SAT问题求解方程组。结果表明,在SIMECK32/64第24轮注入单比特翻转故障,故障已知模型和基于故障注入差分的故障未知模型均仅需两次注入即可恢复完整64bit主密钥;在第27轮注入故障,基于密文差分的未知模型需九次注入可恢复完整主密钥。与已有研究相比,该攻击密钥搜索复杂度更低,所需故障注入样本量更少。

基于深度学习的多面体差分攻击及其应用

自AlphaGo诞生以来,深度学习广泛应用于各行各业.2019年美密会上,研究者首次将深度学习用于分组密码算法分析,利用深度残差网络学习特定输入明文差分的密文差分分布特征,从而构造出满足一定精度的差分神经网络区分器.本文结合多面体差分的思想,提出了一种能够进一步提高精度的多面体差分神经网络区分器.例如对于Simeck32/64算法,8轮3面体差分神经网络区分器的精度可以从单差分的89.0%提升到96.7%.进一步,利用多面体差分神经网络区分器,我们改进了13轮的实际密钥恢复攻击.首先利用特定明文差分的密文数据集训练了8轮的2面体差分神经网络区分器和9轮的3面体差分神经网络区分器,然后利用概率性扩轮数、中性位扩概率等技术将区分器分别扩展到11轮,再利用贝叶斯优化的密钥搜索策略,实现了对Simeck32/64算法13轮的实际密钥恢复攻击,数据复杂度和时间复杂度分别为2^(17.7)和2^(32.8).与已有的攻击结果相比,复杂度分别减少为原来的1/2^(12)和1/2^(3).最后,我们对密钥恢复的几种策略进行了细致分析.本文提出的多面体差分神经网络区分器也可应用到其它分组密码算法分析中.

Searching for impossible subspace trails and improved impossible differential characteristics for SIMON-like block ciphers

In this paper,we greatly increase the number of impossible differentials for SIMON and SIMECK by eliminating the 1-bit constraint in input/output difference,which is the precondition to ameliorate the complexity of attacks.We propose an algorithm which can greatly reduce the searching complexity to find such trails efficiently since the search space exponentially expands to find impossible differentials with multiple active bits.There is another situation leading to the contradiction in impossible differentials except for miss-in-the-middle.We show how the contradiction happens and conclude the precondition of it defined as miss-from-the-middle.It makes our results more comprehensive by applying these two approach simultaneously.This paper gives for the first time impossible differential characteristics with multiple active bits for SIMON and SIMECK,leading to a great increase in the number.The results can be verified not only by covering the state-of-art,but also by the MILP model.