Cryptanalysis of Round-Reduced Fantomas, Robin and iSCREAM
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we focus on LS-design ciphers Fantomas, Robin, and iSCREAM. LS-designs are a family of bitslice ciphers aimed at efficient masked implementations against side-channel analysis. We have analyzed Fantomas and Robin with a technique that previously has not been applied to both algorithms or linear cryptanalysis. The idea behind linear cryptanalysis is to build a linear characteristic that describes the relation between plaintext and ciphertext bits. Such a relationship should hold with probability 0.5 (bias is zero) for a secure cipher. Therefore, we try to find a linear characteristic between plaintext and ciphertext where bias is not equal to zero. This non-random behavior of cipher could be converted to some key-recovery attack. For Fantomas and Robin, we find 5 and 7-round linear characteristics. Using these characteristics, we attack both the ciphers with reduced rounds and recover the key for the same number of rounds. We also apply linear cryptanalysis to the famous CAESAR candidate iSCREAM and the closely related LS-design Robin. For iScream, we apply linear cryptanalysis to the round-reduced cipher and find a 7-round best linear characteristics. Based on those linear characteristics we extend the path in the related-key scenario for a higher number of rounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».