基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法技术

本发明专利技术提供一种基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法

【技术实现步骤摘要】
基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法


[0001]本专利技术涉及密码安全
，尤其涉及一种基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法
。

技术介绍

[0002]差分攻击和线性攻击是两种重要的分组密码分析方法
。
然而，线性攻击与深度学习相结合的研究进展却远不及差分攻击
。2020
年，侯柏韬等人在文献
1(HOUB,LIY,ZHAOH,
等
.Linear Attack on Round
‑
Reduced DES Using Deep Learning[M/OL]//CHENL,LIN,LIANGK,
等
.Computer Security
–
ESORICS2020:
卷
12309.Cham:SpringerInternationalPublishing,2020:131
‑
145[2022
‑
07
‑
07].)
中首次使用智能线性区分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法，其特征在于，包括：步骤1：按照设定的数据预处理规则生成若干条训练数据以构建得到数据集；其中，按照设定的数据预处理规则生成若干条训练数据，具体包括：给定主密钥
K
，
N
条明文
P1,P2,
…
,P
N
和第
r
轮加密过程中的线性关系式
L
r
；根据线性关系式
L
r
计算
γ
·
K
，并将其作为标签
Y
；采用主密钥
K
分别加密
N
条明文得到对应的
N
条密文
C1,C2,
…
,C
N
，
N
条明文和对应的
N
条密文之间组成
N
个明密文对；针对任意一个明密文对
P
i
‑
C
i
，根据线性关系式
L
r
计算得到的值；将所有的值进行连接得到一个长度为
N
比特的序列，记作数据
X
；数据
X
和标签
Y
共同组成一条训练数据；其中，
i
＝
1,2,3,
…
,N
；
α
、
β
和
γ
表示线性掩码；步骤2：构建抗线性攻击智能测试的区分器模型；步骤3：采用构建的数据集对所述区分器模型进行训练；步骤4：采用训练好的区分器模型进行抗线性攻击测试
。2.
根据权利要求1所述的基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法，其特征在于，步骤2中，所述区分器模型的网络结构由浅层至深层包括依次连接的
Reshape
层
、
卷积层
、
由
10
个残差块组成的残差网络
、
第一
Dense
层和第二
Dense
层
。3.
根据权利要求2所述的基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法，其特征在于，步骤4中，所述抗线性攻击测试为进行单比特密钥恢复测试，具体包括：给定
M1个明密对；其中，
M1≥N
；采用设定的数据预处理规则生成该
M1个明密对所对应的序列
S
；若
M1＝
N
，则将该序列
S
直接输入至训练好的区分器模型，若区分器模型的打分值不小于
0.5
，则认为
γ
·
K
取值为1，反之则认为
...

【专利技术属性】
技术研发人员：段明，周睿，吴茜琼，杜宜宾，王伟，郭路路，郭圣，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：