Key guessing strategies for Sbox-based ciphers

In dieser Dissertation untersuchen wir Key-Recovery-Methoden (d.h. Methoden zum Finden eines geheimen Schlüssels) für Schlüssel-alternierende Blockchiffren. Der grobe Aufbau von Angriffen auf Blockchiffren stellt sich, wie folgt, dar: Ein Angreifer erhält oder generiert Daten, rät Teile des Schlüsselmaterials, benutzt diese, um aus den Daten Zustände innerhalb der Chiffre zu berechnen, und wendet einen Unterscheider an. Man nimmt dann an, dass sich die Zustände zufällig verhalten, wenn der Schlüssel falsch geraten wurde. So kann man anhand dieser Zustände den richtigen vom falschen Schlüssel unterscheiden. In dieser Arbeit behandeln wir folgende Themen: 1. Die Darstellung von Key-Recovery-Methoden mithilfe von Entscheidungsbäumen sowie daraus resultierende Verbesserungen bestehender Angriffe auf Blockchiffren. 2. Die Grenzen dieser Betrachtungsweise im Kontext differenziell-linearer Angriffe. 3. Die mathematischen Eigenschaften von Entscheidungsbäumen in diesem Kontext.

Metadaten
Author:	Marek Broll GND
URN:	urn:nbn:de:hbz:294-97584
DOI:	https://doi.org/10.13154/294-9758
Referee:	Nils-Gregor Leander ORCiD GND, Alexander May ORCiD GND
Document Type:	Doctoral Thesis
Language:	English
Date of Publication (online):	2023/04/17
Date of first Publication:	2023/04/17
Publishing Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Informatik
Date of final exam:	2022/12/16
Creating Corporation:	Fakultät für Informatik
GND-Keyword:	Kryptoanalyse; Kryptologie; Private-Key-Kryptosystem; Boolesche Funktion; Entscheidungsbaum
Institutes/Facilities:	Crypto RUB, Workgroup for Symmetric Cryptography
Dewey Decimal Classification:	Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / Informatik
faculties:	Fakultät für Informatik
Licence (German):	Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht

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