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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 337 - 347 (11page)
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CRYPTO 2019에 발표된 Gohr의 연구결과는 딥러닝 기술이 암호분석에 활용될 수 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 특정 구조를 가진 S-box를 딥러닝 기술이 식별할 수 있는지 실험한 결과를 제시한다. 이를 위해, 2가지 실험을 수행하였다. 첫 번째로는, 경량암호 설계에 주로 사용하는 Feistel 및 MISTY, SPN, multiplicative inverse 구조를 가진 S-box의 DDT 및 LAT로 학습 데이터를 구성하고 딥러닝 알고리즘으로 구조를 식별하는 실험을 수행하여 구조는 물론 라운드까지 식별할 수 있었다. 두 번째로는 Feistel 및 MISTY 구조가 특정 라운드까지 의사난수성을 보이는지에 대한 실험을 통해 이론적으로 제시된 라운드 수 보다 많은 라운드 수에서 random한 함수와 구분할 수 있음을 확인하였다. 일반적으로, 군사용 등 고도의 기밀성 유지를 위해 사용되는 암호들은 공격이나 해독을 근본적으로 차단하기 위해 설계정보를 공개하지 않는 것이 원칙이다. 본 논문에서 제시된 방법은 딥러닝 기술이 이처럼 공개되지 않은 설계정보를 분석하는 하나의 도구로 사용 가능하다는 것을 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경지식
III. 다양한 구조의 S-box 식별
IV. Feistel 및 MISTY 구조 의사난수성 분석
V. 실험결과
VI. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
BIRYUKOV, Alex; PERRIN, Leo. On reverse-engineering S-Boxes with hidden design criteria or structure. In: Annual Cryptology Conference. Springer, Berlin, Heidelberg, 2015. p. 116-140.
LUBY, Michael; RACKOFF, Charles. How to construct pseudorandom permutations from pseudorandom functions. SIAM Journal on Computing, 1988, 17.2: 373-386.
PATARIN, Jacques. Generic attacks on Feistel schemes. In: International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security. Springer, Berlin, Heidelberg, 2001. p. 222-238.
GILBERT, Henri; MINIER, Marine. New results on the pseudorandomness of some blockcipher constructions. In: International Workshop on Fast Software Encryption. Springer, Berlin, Heidelberg, 2001. p. 248-266.
DAEMEN, Joan; RIJMEN, Vincent. The design of Rijndael. New York: Springer-verlag, 2002.
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