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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 391 - 404 (14page)
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Aron Gohr는 경량 블록암호 Speck에 대해 딥러닝 기술에 기반한 암호분석 기법을 제안하였다. 이는 기존의 차분분석 방식보다 높은 정확도로 선택적 평문 공격을 가능하게 한 방법이다. 본 논문에서는 이러한 딥러닝 기반 암호분석의 동작 원리에 대해 확률분포를 이용하여 분석하고 이를 경량 블록암호 Simon에 적용한 결과를 제시한다. 또한, 암호분석 알고리즘 내부에서 신경망의 예측값 확률분포가 Speck과 Simon의 각 라운드 함수 특성에 따라 차이가 있음을 규명한다. 이를 통해 Aron Gohr가 제시한 암호분석의 핵심기술인 신경망 구분자의 성능 개선 방향을 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 딥러닝 기반 Simon 차분분석
IV. 확률분포를 활용한 신경망 구분자의 동작 분석
V. 구분자 개선방안
VI. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
M.M. Alani, “Neuro-cryptanalysis of DES and triple-DES,” In International Conference on Neural Information Processing, pp. 637-646, Nov. 2012.
R. Focardi, and F.L. Luccio, “Neural cryptanalysis of classical ciphers,” Italian Conference on Theoretical Computer Science, pp.104-115, Sep. 2018.
K. Hornik, M. Stinchcombe, and H. White, “Multilayer feedforward networks are universal approximators,” Neural networks, vol. 2, no. 5, pp. 359-366, 1989.
S. Kwon, H. Yim, J.S. Kang, Y. Yeom, “Revisiting cryptnalysis of neural plaintext recovery attack of DES,” KICS, 46(7), pp. 1109-1119, Jul. 2021.
A. Gohr, “Improving attacks on round-reduced Speck32/64 using deep learning,” In Annual International Cryptology Conference, pp. 150-179, Aug. 2019.
R. Focardi, and F.L. Luccio, “Neural cryptanalysis of classical ciphers,” Italian Conference on Theoretical Computer Science, pp.104-115, Sep. 2018.
K. Hornik, M. Stinchcombe, and H. White, “Multilayer feedforward networks are universal approximators,” Neural networks, vol. 2, no. 5, pp. 359-366, 1989.
S. Kwon, H. Yim, J.S. Kang, Y. Yeom, “Revisiting cryptnalysis of neural plaintext recovery attack of DES,” KICS, 46(7), pp. 1109-1119, Jul. 2021.
A. Gohr, “Improving attacks on round-reduced Speck32/64 using deep learning,” In Annual International Cryptology Conference, pp. 150-179, Aug. 2019.
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