A Deeper Look into Deep Learning-based Output Prediction Attacks Using Weak SPN Block Ciphers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cryptanalysis in a blackbox setting using deep learning is powerful because it does not require the attacker to have knowledge about the internal structure of the cryptographic algorithm. Thus, it is necessary to design a symmetric key cipher that is secure against cryptanalysis using deep learning. Kimura et al. (AIoTS 2022) investigated deep learning-based attacks on the small PRESENT-[4] block cipher with limited component changes, identifying characteristics specific to these attacks which remain unaffected by linear/differential cryptanalysis. Finding such characteristics is important because exploiting such characteristics can make the target cipher vulnerable to deep learning-based attacks. Thus, this paper extends a previous method to explore clues for designing symmetric-key cryptographic algorithms that are secure against deep learning-based attacks. We employ small PRESENT-[4] with two weak S-boxes, which are known to be weak against differential/linear attacks, to clarify the relationship between classical and deep learning-based attacks. As a result, we demonstrated the success probability of our deep learning-based whitebox analysis tends to be affected by the success probability of classical cryptanalysis methods. And we showed our whitebox analysis achieved the same attack capability as traditional methods even when the S-box of the target cipher was changed to a weak one.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle