О возможности применения сверточных нейронных сетей к построению универсальных атак на итеративные блочные шифры

Прикладная дискретная математика. 2020. № 3. С. 46–56.

Перов А. А., Пестунов А. И.

Исследуется возможность применения свёрточных нейронных сетей к задаче анализа стойкости итеративных блочных шифров. Предлагается новый подход к построению атак-различителей на основе свёрточной нейронной сети, обученной различать графические эквиваленты шифртекстов, полученных в режиме шифрования CTR (счётчика) после разного числа раундов, в том числе после такого, которое обеспечивает удовлетворительные статистические свойства шифртекста. По аналогии со статистическими тестами, предложенный подход позволяет создавать различители без необходимости проведения аналитического исследования каждого шифра, что даёт возможность строить универсальные различители сразу для серии шифров. Предлагается несколько схем построения универсальных атак-различителей, которые, как демонстрируется экспериментально, в ряде случаев позволяют выявлять отклонения от случайности на меньших выборках и при большем числе раундов, чем ранее известные статистические тесты.

Ключевые слова: машинное обучение, статистический анализ, нейронные сети, криптоанализ, neural networks, statistical analysis, machine learning, block cipher, блочный шифр, cryptanalysis, атака-различитель