I. AES Rijndael. Rijndael - Internal Structure

Samankaltaiset tiedostot
Claude Shannon: Salauksesta

x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );

Bounds on non-surjective cellular automata

Kvanttilaskenta - 2. tehtävät

800323A KUNTALAAJENNUKSET OSA II FIELD EXTENSIONS PART II

Efficiency change over time

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Alternative DEA Models

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2

Kokonaislukuoptimointi

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Teknillinen tiedekunta, matematiikan jaos Numeeriset menetelmät

Returns to Scale II. S ysteemianalyysin. Laboratorio. Esitelmä 8 Timo Salminen. Teknillinen korkeakoulu

HARJOITUS- PAKETTI A

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

ja λ 2 = 2x 1r 0 x 2 + 2x 1r 0 x 2

Telecommunication Software

ACKERMANNIN ALGORITMI. Olkoon järjestelmä. x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

Kvanttilaskenta - 1. tehtävät

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

Numeeriset menetelmät

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Malliratkaisut Demot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 5, Ratkaise rekursioyhtälö

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät

Shorin algoritmin matematiikkaa Edvard Fagerholm

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Kompleksilukujen kunnan konstruointi

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

Alternatives to the DFT

16. Allocation Models

Ydin-Haskell Tiivismoniste

Matriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma

Capacity Utilization

TOOLS. Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO TOOLS 1 / 28

T Tietojenkäsittelyteorian seminaari

toukokuu 2011: Lukion kokeiden kehittämistyöryhmien suunnittelukokous

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi

Konjugaattigradienttimenetelmä

2 1/ /2 ; (a) Todista, että deg P (x)q(x) = deg P (x) + deg Q(x). (b) Osoita, että jos nolla-polynomille pätisi. deg 0(x) Z, Z 10 ; Z 10 [x];

7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 3. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 3 () Numeeriset menetelmät / 45

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1

Harjoitus 7 -- Ratkaisut

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

ja jäännösluokkien joukkoa

Tietorakenteet ja algoritmit

Numeeriset menetelmät

A TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

Lukuteorian kertausta

1. Normi ja sisätulo

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

4.0.2 Kuinka hyvä ennuste on?

Gaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä

Numeeriset menetelmät

1 Perusteita lineaarisista differentiaaliyhtälöistä

Salausmenetelmät 2015/Harjoitustehtävät

Numeeriset menetelmät

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Harjoitustehtävät. Laskarit: Ti KO148 Ke KO148. Tehtävät viikko. VIIKON 42 laskarit to ko salissa IT138

Särmäystyökalut kuvasto Press brake tools catalogue

MAT Algebra 1(s)

Koordinaattimuunnospalvelut Reino Ruotsalainen

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

5 Differentiaaliyhtälöryhmät

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

The CCR Model and Production Correspondence

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 5. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 5 () Numeeriset menetelmät / 28

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Optimaalisuusehdot. Yleinen minimointitehtävä (NLP): min f(x) kun g i (x) 0 h j (x) = 0

Capacity utilization

FinFamily PostgreSQL installation ( ) FinFamily PostgreSQL

1.3Lohkorakenne muodostetaan käyttämällä a) puolipistettä b) aaltosulkeita c) BEGIN ja END lausekkeita d) sisennystä

Kansainväliset matematiikkaolympialaiset 2012

4.5 Kaksivaiheinen menetelmä simplex algoritmin alustukseen

HELIA 1 (14) Outi Virkki Tiedonhallinta

Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 2, viikko 38

1.3 Lohkorakenne muodostetaan käyttämällä a) puolipistettä b) aaltosulkeita c) BEGIN ja END lausekkeita d) sisennystä

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35

1 Kertaus. Lineaarinen optimointitehtävä on muotoa:

Ax, y = x, A y. A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. A =, HARJOITUSTEHTÄVIÄ

802656S ALGEBRALLISET LUVUT OSA II ALGEBRAIC NUMBERS PART II

Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö ESITIEDOT: yhtälöt

Matriisialgebra harjoitukset, syksy x 1 + x 2 = a 0

a b 1 c b n c n

Osittaistuenta Gaussin algoritmissa: Etsitään 1. sarakkeen itseisarvoltaan suurin alkio ja vaihdetaan tämä tukialkioiksi (eli ko. rivi 1. riviksi).

Määritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m )

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

802355A Algebralliset rakenteet Luentorunko Syksy Markku Niemenmaa Kari Myllylä Topi Törmä Marko Leinonen

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA III BASICS OF NUMBER THEORY PART III. Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO

Tilausvahvistus. Anttolan Urheilijat HENNA-RIIKKA HAIKONEN KUMMANNIEMENTIE 5 B RAHULA. Anttolan Urheilijat

Matriisilaskenta Luento 16: Matriisin ominaisarvot ja ominaisvektorit

Transkriptio:

I. AES Rndael NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Rndael - Internal Structure Rndael is an iterated block cipher with variable length block and variable key size. The number of rounds is defined by the table: Nb = 4 Nb = 6 Nb = Nk = 4 4 Nk = 6 4 Nk = 4 4 4 Nb = length of data block in 3-bit words Nk = length of key in 3-bit words NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Rndael - Internal Structure irst Initial Round Key Addition 9 rounds, numbered -9, each consisting of Byte Substitution transformation Shift Row transformation Mi Column transformation Round Key Addition A final round (round ) consisting of Byte Substitution transformation Shift Row transformation inal Round Key Addition 3 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Rndael - Inverse Structure ENCRYPT ( rounds) DECRYPT ( rounds) INV ENCRYPT ( rounds) Initial Round Key Add inal Round Key Add Inv Initial Round Key Add Byte Substitution Inv Shift Row Inv Byte Substitution Shift Row Inv Byte Substitution Inv Shift Row Mi Column Round Key Addition Inv Mi Column Round Key Addition Inv Mi Column Inv Round Key Addition Byte Substitution Inv Shift Row Inv Byte Substitution Shift Row Inv Byte Substitution Inv Shift Row inal Round Key Add Initial Round Key Add Inv inal Round Key Add 4 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Rndael- State and Cipher Key a, a, a, a,3 k, k, k, k,3 a, a, a, a,3 k, k, k, k,3 a, a, a, a,3 k, k, k, k,3 a 3, a 3, a 3, a 3,3 k 3, k 3, k 3, k 3,3 5 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Byte Substitution a, a, a, a,3 a, a, a, a,3 a i,j a, a, a, a,3 S-bo b, b, b, b,3 b, b, b, b,3 b i,j b, b, b, b,3 a 3, a 3, a 3, a 3,3 b 3, b 3, b 3, b 3,3 6 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Rndael S-bo Sbo[56] = { 99,4,9,3,4,7,,97, 4,,3, 43,54,5,7,,,3,,5,5, 9, 7,4,73,,6,75,56,64,4,9, 3,53,47, 3, 54, 63,47,4, 5,65,9,4,3,6, 49,, 4,99, 35,95, 4,5, 5,54, 7,,,6,35, 39,7,7, 9,3, 44, 6, 7,, 9,6,, 59,4,79, 4,7, 47,3, 3,9,,37, 3,5,77, 9,6,3,9, 57, 74, 76,,7,,39,7,5, 67, 77, 5,33, 69,49,,7,, 6,59,6,,63, 64,43,46,57, 56,45,,,, 33, 6,55,43,, 96,9, 79,, 34, 4,44,36, 7,3,4,,, 94,,9, 4, 5, 5,, 73, 6, 36, 9,94,,7, 9,45,49,,, 3,, 55,9,4,3, 7,69,, 6,44,34,,,74,, 6,, 37, 46,,66,,9,3,,6, 3, 75,9,39,3,, 6,,, 7, 3,46, 4, 97, 53, 7,5,34,93, 9,5, 5,4,5, 7,5,7,4,4,55, 3,35,33,6, 5, 4,3, 4,6,37, 3,9,3, 66,4, 65,53, 45, 5,76, 4,7, }; 7 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Rndael S-bo Design View Galois field G( ) with polynomial m() = + 4 + 3 + + The Rndael S-bo is the composition f g where Inv (f g ) = g() = -, G( ),, and g (Inv f) g() = and f is the affine transformation defined by y = f() y o y y y 3 3 = + y 4 4 y 5 5 y 6 6 y 7 7 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Shift Row a, a, a, a,3 No shift a, a, a, a,3 a, a, a, a,3 Cyclic left shift by a, a, a,3 a, a, a, a, a,3 Cyclic left shift by a, a,3 a, a, a 3, a 3, a 3, a 3,3 Cyclic left shift by 3 a 3,3 a 3, a 3, a 3, 9 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Mi Column a,j a, a, a, a,3 a,j a, a, a, a,3 Mi Column b,j b, b, b, b,3 b,j b, b, b, b,3 a,j a, a, a, a,3 b,j b, b, b, b,3 a 3, a 3, a 3, a 3,3 a 3,j b 3, b 3, b 3, b 3,3 b 3,j NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Mi Column - Implemented The mi column transformation mies one column of the state at a time. Column j: b,j = T (a,j ) T 3 (a,j ) a,j a 3,j b,j = a,j T (a,j ) T 3 (a,j ) a 3,j b,j = a,j a,j T (a,j ) T 3 (a 3,j ) b 3,j = T 3 (a,j ) a,j a,j T (a 3,j ) where: T (a) = *a if a < T (a) = (*a) 3 if a T 3 (a) = T (a) a. NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Mi Column - Design view The columns of the State are considered as polynomials over G( ). They are multiplied by a fied polynomial c() given by c() = 3 3 + + + The product is reduced modulo 4 +. Matri form b,j 3 a,j b,j 3 a =,j b,j 3 a,j b 3,j 3 a 3,j The Inverse Mi Column polynomial is c() - mod ( 4 + ) = d() given by d() = B 3 + D + 9 + E NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

AES salaamisfunktio tila avain k ( r ) = ( = ( k ), ), i, j =,,,3, i, j =,,,3, r =,,...,, r =,,,...,, ( r ) k G( G( ) ) AES operaatio: missä M, S G = (g) () ( r+ ) = p k () = M ( S( ( G( c = S ))) k () () ( ( G( ))) k, r =,,...,9 ovat lineaarisia funktioita kerroinkunnan G( ) missä g : G( ) G( ), g( ) = suhteen, g() = = ( f ) missä f λ on additiivinen funktio kunnassa G( ) 3 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Murphy-Robshaw : f : Linearisoitu polynomi n esitys linearisoituna polynomina f ( ) = λ + λl + 7 l= missä kertoimet λ ja kaikki laskutoimitukset kunnassa G( l ) l Murphy ja Robshaw upottivat AES:n kahdeksan kertaa suurempaan BES algoritmiin, jonka tilavektorissa 6 tavua, upotuskuvauksella φ( ) = (,,,..., 7 ), G( ) 4 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

() () = + p + k r =,,..., : = 5 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN Eräs AES yhtälösysteemi ( r ) y + = y + y (merkintä!) = y + ( y ), l =,...,7 l, l 7 = z + λ l+ yl + λ r : = l= 3 ( r+ ) + α, mnzmn m, n= 3 () () = c + β, mnzmn + k m, n= + k konjugointi AES yhtälösysteemit Tässä yhtälöryhmässä 6 = kvadraattista yhtälöä 6 = 336 lineaarista yhtälöä yhteensä 66 yhtälöä 6 tuntematonta tilamuuttujaa 76 tuntematonta avainmuuttujaa (johdettu 6 perusmuuttujasta) avainten johtaminen kuvattavissa samanlaisella yhtälöryhmällä ei näyttäisi olevan ylimääritelty (overdefined) Murphy-Robshaw yhtälöryhmä: yhteensä 5 yhtälöä, joista 34 kvadraattista 56 tilamuuttujaa ja 4 (= 76) avainmuuttujaa avainsysteemissä 56 yhtälöä, joista 96 kvadraattista ja siinä on yhteensä 4 tuntematonta ylimääritelty 6 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Yhtälöryhmän ratkaisusta Laskennallinen algebra Uusia tehokkaita menetelmiä polynomiyhtälöryhmien ratkaisemiseksi Gröbnerin kannat Algoritmeja Buchberger 965, 979, 95 augère-gianni-lazard-mora (GLM) 993 4, 5, Algoritmien kompleksisuus ei tunnettu Jos ratkaisua ei löydy, niin ratkaisun kompleksisuutta ei pystytä määrittämään. Useita jonosalausalgoritmeja ratkaistu (murrettu). AES ei ole ratkennut. Uusi testi ja suunnittelukriteeri symmetrisille salaamisalgoritmeille. 7 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN. Linear and differential cryptanalysis for eistel ciphers NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

Principles of Linear Cryptanalysis 4 b a b b a b a a b b Net we shall determine the probability of the two round linear approimation given the probabilities r(a,b ) and r(a,b ). or that purpose we prove the following result. 9 NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN eistel salaajan differentiaalinen kryptoanalyysi L o =a b R o =a b a L R b a L =a R =a b Todennäköisyys p(a,b ) p(a,b ), Tällainen todennäköinen relaatio on differentiaalinen karakteristika. NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN

bektio eistel salaaja Bektiivinen kierrosfunktio: Viiden kierroksen mahdoton differentiaalinen karakteristika α α β γ β γ α NOKIA T-79.53 Additional material Oct 3/KN