| Beschreibung |
Bei der Analyse von Chiffren suchen Kryptographen nach Mustern und Abhängigkeiten zwischen Klar- und Chiffretexten. Zu den traditionellen Werkzeugen der Kryptographen gehören bisher jedoch nur Stift und Papier, sowie Tools für Optimierungsprobleme wie SATSolver und MILP-Solver. Neuronale Netze dagegen
haben sich bisher eher beider Analyse von Side-Channel.Angriffen etablieren können, obwohl sie in anderen Bereichen der Wissenschaft bewiesen haben, dass sie unter anderem bei der Mustererkennung brillieren können. Umso spannender ist die Erkenntnis aus einem Paper von Aron Gohr, welcher neuronale Netze nutzte um Angriffe auf die NSA-Chiffre Speck zu verbessern. Ziel des Projektes ist es, den Studenten eine kurze Einführung in die differentielle und lineare Kryptanalyse, sowie in das Arbeiten mit neuronalen Netzwerken zu geben. Anschließend wollen wir untersuchen ob sich Gohr‘s Ansatz zur Analyse auch auf andere Blockchiffren, Stromchiffren oder Hashfunktionen erweitern lässt. |
| engl. Beschreibung/ Kurzkommentar |
In crptanalysis, cryptographers try to find patterns and dependencies between plain- and ciphertexts. Traditionally, their toolkit consists of pen and paper, SAT-solvers and MILP-solvers. Neural networks on the other hand have proven to excel at pattern recognition, yet are mainly used for side-channel analysis. In 2019
Aron Gohr published a paper that used neural networks to produce new attacks on the NSA-cipher Speck. At the beginning of this project, we want students to learn the basics of differential and linear crypatnalysis, as well as working with neural networks. Building upon Gohr‘s approach, these basics shall be used to understand, reproduce, and extend the approach for the analsyis of block ciphers, stream ciphers and hash functions used in practice. |
