A Deeper Look into Deep Learning-based Output Prediction Attacks Using Weak SPN Block Ciphers
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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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».