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AutoDiVer: Automatically Verifying Differential Characteristics and Learning Key Conditions
- 1.AutoDiVer는 차분 특성의 확률적 등가성 가정을 자동으로 검증하는 도구
- 2.키 스케줄까지 고려해 차분 특성의 기대확률을 계산하고 유효 키 공간 크기와 조건을 도출
- 3.근사 모델 카운팅·절 학습 등 고급 SAT 솔버 기법을 결합한 커스텀 이로 구현
- 4.GIFT·PRESENT·RECTANGLE·SKINNY·WARP·SPECK·SPEEDY 등 다양한 블록암호에 적용해 범용성 입증
왜 중요한가?
차분 암호분석에서 흔히 당연시되던 확률적 등가성 가정이 실제로는 종종 위반된다는 점을 자동으로 검증할 수 있게 해, 기존 공격 복잡도 주장의 신뢰성을 재점검하는 표준 도구로 쓰일 수 있다.
본문 미리보기
Differential cryptanalysis is one of the main methods of cryptanalysis and has been applied to a wide range of ciphers. While it is very successful, it also relies on certain assumptions that do not necessarily hold in practice. One of these is the hypothesis of stochastic equivalence, which states that the probability of a differential characteristic behaves similarly for all keys. Several works have demonstrated examples where this hypothesis is violated, impacting the attack complexity and so
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