Неасимптотические нижние границы информационной сложности статистических атак на симметричные криптосистемы

Loading...
Thumbnail Image

Date

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України

Abstract

Предложен метод получения нижних границ информационной сложности статистических атак на блочные или поточные шифры. Метод основан на применении неравенства Фано и в отличие от известных не использует каких-либо асимптотических соотношений, приближенных формул или эвристических предположений об исследуемом шифре. Полученные границы информационной сложности для одних видов атак имеют классический вид, а для других — позволяют ввести обоснованные параметры, характеризующие стойкость симметричных криптосистем к таким атакам.
Запропоновано метод отримання нижніх меж інформаційної складності статистичних атак на блокові чи потокові шифри. Метод базується на застосуванні нерівності Фано та на відміну від раніше відомих не використовує будь-яких асимптотичних співвідношень, наближених формул або евристичних припущень про досліджуваний шифр. Отримані межі інформаційної складності для низки видів атак мають класичний вигляд, а для інших видів дозволяють ввести обґрунтовані параметри, що характеризують стійкість симетричних криптосистем до цих атак.
A method is proposed for obtaining the lower bounds of data complexity of statistical attacks on block or stream ciphers. The method is based on the Fano inequality and, unlike the available methods, doesn’t use any asymptotic relations, approximate formulas or heuristic assumptions about the considered cipher. For a lot of known types of attacks the obtained data complexity bounds have the classical form. For other types of attacks these bounds allow us to introduce reasonable parameters that characterize the security of symmetric cryptosystems against these attacks.

Description

Keywords

Системний аналіз

Citation

Неасимптотические нижние границы информационной сложности статистических атак на симметричные криптосистемы / А.Н. Алексейчук // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 1. — С. 93–104. — Бібліогр.: 23 назв. — рос.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By