Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we concentrate on the security issues of the integrity protection of LTE and present two different forgery attacks. For the first attack, referred to as a linear forgery attack, EIA1 and EIA3, two integrity protection algorithms of LTE, are insecure if the initial value (IV) can be repeated twice during the life cycle of an integrity key (IK). Because of the linearity of EIA1 and EIA3, given two valid Message Authentication Codes (MACs) our algorithm can forge up to 2 32 valid MACs. Thus, the probability of finding a valid MAC is dramatically increased. Although the combination of IV and IK never repeats in the ordinary case, in our well-designed scenario, the attacker can make the same combination occur twice. The duplication provides the opportunity to conduct our linear forgery attack, which may harm the security of communication. To test our linear forgery attack algorithm, we generate two counter check messages and successfully forge the third one. We also examine the attack timing by simulating real communication. From the experimental results, our attack is applicable. The second attack is referred to as a trace extension forgery attack, which works only in theory. However, this attack is more general than the linear forgery attack. Known only one MAC and message pair, we can construct a different message, who has the same MAC as the original one, with the probability 1 2 16. In this attack, trace function is applied to the message to shrink the guessing space. Index Terms. Forgery, MAC, LTE, man-in-the-middle. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».