FITEE｜信息工程大学李肖伟、任炯炯等 | 改进的深度学习辅助密钥恢复框架：大状态分组密码的应用

学术科技 2024-11-25 23:03 浙江

中文摘要：

在2019年度国际密码学会议上，Gohr提出一种基于深度学习的密码分析技术，适用于分组较短的减轮轻量级分组密码SPECK32/64。Gohr遗留了一个关键问题，即如何实现基于深度学习的大状态分组密码密钥恢复攻击。本文设计了一种基于深度学习的大状态分组密码的密钥恢复框架。首先，提出基于深度学习的密钥比特敏感性测试(KBST)客观划分密钥空间。其次，提出一种新的构造神经区分器组合方法，以改进用于大状态分组密码深度学习辅助密钥恢复框架，并从密码分析角度证明其合理性和有效性。在改进的密钥恢复框架下，本文为SIMON和SPECK各大状态训练了一个有效的神经区分器组合，并执行了对SIMON和SPECK大状态成员的实际密钥恢复攻击。本文提出的13轮SIMON64攻击是迄今为止最有效的实际密钥恢复攻击方法。这是首次尝试在18轮SIMON128、19轮SIMON128、14轮SIMON96和14轮SIMON64上进行基于深度学习的实用密钥恢复攻击。此外，本文改进了针对SPECK大状态成员的实际密钥恢复攻击结果，提高了密钥恢复攻击的成功率。

关键词：

深度学习；大状态分组密码；密钥恢复；差分分析；SIMON；SPECK

作者：

李肖伟，任炯炯，陈少真

单位：

信息工程大学网络空间安全学院，中国郑州市，450000

本文引用格式：

Xiaowei LI, Jiongjiong REN, Shaozhen CHEN, 2024. Improved deep learning aided key recovery framework: applications to large-state block ciphers. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 25(10):1406- 1420.

https://doi.org/10.1631/FITEE.2300848

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子2.7，位于JCR Q2分区。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院院刊信息与电子工程领域分刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、费爱国。实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

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