【摘 要】
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自AlphaGo诞生以来,深度学习广泛应用于各行各业.2019年美密会上,研究者首次将深度学习用于分组密码算法分析,利用深度残差网络学习特定输入明文差分的密文差分分布特征,从而构造出满足一定精度的差分神经网络区分器.本文结合多面体差分的思想,提出了一种能够进一步提高精度的多面体差分神经网络区分器.例如对于Simeck32/64算法,8轮3面体差分神经网络区分器的精度可以从单差分的89.0%提升到9
【机 构】
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信息工程大学网络空间安全学院,河南省网络密码技术重点实验室
【基金项目】
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河南省自然科学基金(212300410420)。
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自AlphaGo诞生以来,深度学习广泛应用于各行各业.2019年美密会上,研究者首次将深度学习用于分组密码算法分析,利用深度残差网络学习特定输入明文差分的密文差分分布特征,从而构造出满足一定精度的差分神经网络区分器.本文结合多面体差分的思想,提出了一种能够进一步提高精度的多面体差分神经网络区分器.例如对于Simeck32/64算法,8轮3面体差分神经网络区分器的精度可以从单差分的89.0%提升到96.7%.进一步,利用多面体差分神经网络区分器,我们改进了13轮的实际密钥恢复攻击.首先利用特定明文差分
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