• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.477-489
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• 2019

본 논문에서는 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 차분 확률의 분포를 실험적으로 검증한다. 첫 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 실험을 통해 구한 확률이 일치하는지를 경량 블록암호 PRESENT의 6라운드에 적용하여 타당함을 보인다. 두 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률에 통계적으로 근사하지만, 차분 확률의 알려진 분포를 따르지 않는 경우가 있음을 경량 블록암호 GIFT의 4라운드에 적용하여 실험적으로 보인다. 마지막으로 키 스케줄이 표본 추출 모델을 통한 고정키의 차분 확률의 분포에 영향을 미치는지를 분석하기 위해 GIFT의 라운드 키의 XOR 위치와 개수를 바꾸어 얻은 차분 확률들을 제시한다. 이 결과를 통해 표본 추출 가정에 키 스케줄만의 유일한 영향이 아님을 알 수 있다. 통계적 분석을 위한 데이터 수집은 GPGPU 기술을 활용하여 CPU만을 이용한 프로그램에 비해 약 157배 빠르게 수행할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.600-616
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• 2021

SIMON and SPECK are two families of lightweight block ciphers that have excellent performance on hardware and software platforms. At CRYPTO 2019, Gohr first introduces the differential cryptanalysis based deep learning on round-reduced SPECK32/64, and finally reduces the remaining security of 11-round SPECK32/64 to roughly 38 bits. In this paper, we are committed to evaluating the safety of SIMON cipher under the neural differential cryptanalysis. We firstly prove theoretically that SIMON is a non-Markov cipher, which means that the results based on conventional differential cryptanalysis may be inaccurate. Then we train a residual neural network to get the 7-, 8-, 9-round neural distinguishers for SIMON32/64. To prove the effectiveness for our distinguishers, we perform the distinguishing attack and key-recovery attack against 15-round SIMON32/64. The results show that the real ciphertexts can be distinguished from random ciphertexts with a probability close to 1 only by 2^8.7 chosen-plaintext pairs. For the key-recovery attack, the correct key was recovered with a success rate of 23%, and the data complexity and computation complexity are as low as 2⁸ and 2^20.1 respectively. All the results are better than the existing literature. Furthermore, we briefly discussed the effect of different residual network structures on the training results of neural distinguishers. It is hoped that our findings will provide some reference for future research.