ANU,ANU-II和LiCi算法是近幾年相繼被提出的新輕量級(jí)分組密碼算法.由于采用比特級(jí)的設(shè)計(jì)理念,相比于傳統(tǒng)字節(jié)級(jí)更具有結(jié)構(gòu)輕巧、擴(kuò)散靈活和實(shí)現(xiàn)效率高等優(yōu)點(diǎn),因而其安全性備受關(guān)注.基于以上三個(gè)算法的結(jié)構(gòu)特性,構(gòu)建了新的比特可分性MILP模型,并給出了ANU,ANU-II和LiCi算法的積分區(qū)分器自動(dòng)化搜索方法.通常而言,區(qū)分器輪數(shù)的高低能夠較好的衡量密碼算法的安全性.研究結(jié)果表明:ANU,ANU-II和LiCi算法分別存在9輪、8輪和12輪的積分區(qū)分器,所需的數(shù)據(jù)復(fù)雜度為2⁶³,2⁶⁰和2⁶¹個(gè)選擇明文,這是目前已知分析方法中輪數(shù)最高和選擇明文量最優(yōu)的區(qū)分器結(jié)果.另外,提出了一種新的LiCi算法的等價(jià)結(jié)構(gòu).

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【文章目錄】：
1 引言
2 算法介紹
    2.1 符號(hào)說(shuō)明
    2.2 ANU和ANU-II算法簡(jiǎn)介
        2.2.1 ANU算法
        2.2.2 ANU-II算法
    2.3 Li Ci算法簡(jiǎn)介
3 可分性分析
    3.1 可分性和可分性路徑
    3.2 可分性的傳播規(guī)則
    3.3 混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)
    3.4 SAGE中的不等式生成函數(shù)
4 可分性MILP模型的構(gòu)建
    4.1 ANU算法的MILP模型
        4.1.1 模型化S盒
        4.1.2 模型化置換層
    4.2 ANU-II算法的MILP模型
    4.3 Li Ci算法的MILP模型
    4.4 目標(biāo)函數(shù)
5 實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果
6 結(jié)束語(yǔ)



本文編號(hào)：3990215