On Cipher-Dependent Related-Key Attacks in the Ideal-Cipher Model.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Bellare and Kohno introduced a formal framework for the study of related-key attacks against blockciphers. They established sufficient conditions (output-unpredictability and collision-resistance) on the set of relatedkey-deriving (RKD) functions under which an ideal cipher is secure against related-key attacks, and suggested this could be used to derive security goals for real blockciphers. However, to do so requires the reinterpretation of results proven in the ideal-cipher model for the standard model (in which a blockcipher is modelled as, say, a pseudorandom permutation family). As we show here, this is a fraught activity. In particular, building on a recent idea of Bernstein, we first demonstrate a related-key attack that applies generically to a large class of blockciphers. The attack exploits the existence of a short description of the blockcipher, and so does not apply in the ideal-cipher model. However, the specific RKD functions used in the attack are provably output-unpredictable and collisionresistant. In this sense, the attack can be seen as a separation between the ideal-cipher model and the standard model. Second, we investigate how the related-key attack model of Bellare and Kohno can be extended to include sets of RKD functions that themselves access the ideal cipher. Precisely such related-key functions underlie the generic attack, so our extended modelling allows us to capture a larger universe of related-key attacks in the idealcipher model. We establish a new set of conditions on related-key functions that is sufficient to prove a theorem analogous to the main result of Bellare and Kohno, but for our extended model. We then exhibit non-trivial classes
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».