MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127851647 · doi:10.1109/ccece.2005.1556916

A timing attack on the CIKS-1 block cipher

2005· article· en· W2127851647 sur OpenAlexaff
Michael J. Furlong, Howard M. Heys

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlock cipherComputer scienceHamming weightPlaintextCipherHamming codeCryptographyEmbedded systemHamming distanceSoftwareBlock (permutation group theory)EncryptionComputer securityAlgorithmMathematicsOperating systemBlock code

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of data-dependent transformations has been an area of increasing interest for the designers of ciphers. In particular, data-dependent permutations (DDPs) provide a fast and simple cryptologic primitive when implemented in hardware. However, when a DDP block is naively implemented in software, it can reveal information about the Hamming weight of the control vector applied to it. Specifically, when a subkey is used as a control vector then information about the Hamming weight of the subkey can be directly obtained from timing information. This potentially leaves ciphers heavily dependent on DDPs vulnerable to timing attacks. In this paper, we examine the application of a timing attack to the CIKS-1 symmetric block cipher. The analysis is motivated by the possibility that a naive implementation of the DDPs used in CIKS-1 would result in encryption taking a time that is a function of data. Such implementations are possible in software environments, typically in embedded systems such as smart cards. The methodology of deriving the Hamming weight of the key using a known plaintext attack based on timing information is outlined and is followed by a discussion of the results. Further, a simple means of thwarting the timing attack in a software implementation is presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCryptographic Implementations and SecurityTravaux en français237 207