РОЗРОБКА СИМЕТРИЧНОГО КРИПТОГРАФІЧНОГО ДИФЕРЕНЦІЙНОГО РОЗРІЗНЮВАЧА НА ОСНОВІ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ - Цзян, Сюе; Лахно, Валерій; Сагун , Андрій; Мамченко, Сергій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2024)
Дослідження в галузі криптоаналізу демонструють, що диференційні розрізнювачі (ДР), основані на нейронних мережах (НМ), значно перевершують традиційні методи в виявленні слабкостей простих алгоритмів шифрування. Це пов'язано з їх здатністю виявляти складні патерни в даних, які можуть залишатися непоміченими для класичних підходів. Однак, попри їхньої високої продуктивності, існують обмеження щодо точності розрізнення та максимального числа раундів, яке можливо скомпрометувати для певних шифрів. Мета даного дослідження полягає в подоланні зазначених недоліків шляхом оптимізації архітектури НМ та структури вхідних даних, відповідно до моделі Гора (Gohr). У рамках цієї роботи було вдосконалено кілька ключових компонентів ДР: модуль згортання, залишковий модуль та модуль прогнозування. Оптимізація цих компонентів дозволила значно підвищити ефективність у розпізнаванні диференційних патернів у шифротекстах. Крім того, особлива увага була приділена оптимізації структури вхідних даних, що дало змогу точніше ідентифікувати характеристики шифротексту та інформацію про структуру шифрування. Результати дослідження, проведеного на прикладі криптоаналізу шифру Speck32/64, підтверджують досягнуті вдосконалення: точність роботи ДР зросла на 5-7 раундів, а можливість розпізнавання була розширена до 8 раундів шифру. Ці досягнення свідчать про високу ефективність запропонованого підходу, який має значний потенціал для подальших досліджень у сфері криптоаналізу. У зв'язку з важливістю безпеки інформаційних систем, результати цього дослідження можуть суттєво вплинути на розвиток нових методів криптоаналізу та вдосконалення алгоритмів шифрування, що, своєю чергою, може призвести до підвищення надійності захисту даних у сучасному цифровому середовищі.