KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.600-616
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2021
SIMON and SPECK are two families of lightweight block ciphers that have excellent performance on hardware and software platforms. At CRYPTO 2019, Gohr first introduces the differential cryptanalysis based deep learning on round-reduced SPECK32/64, and finally reduces the remaining security of 11-round SPECK32/64 to roughly 38 bits. In this paper, we are committed to evaluating the safety of SIMON cipher under the neural differential cryptanalysis. We firstly prove theoretically that SIMON is a non-Markov cipher, which means that the results based on conventional differential cryptanalysis may be inaccurate. Then we train a residual neural network to get the 7-, 8-, 9-round neural distinguishers for SIMON32/64. To prove the effectiveness for our distinguishers, we perform the distinguishing attack and key-recovery attack against 15-round SIMON32/64. The results show that the real ciphertexts can be distinguished from random ciphertexts with a probability close to 1 only by 28.7 chosen-plaintext pairs. For the key-recovery attack, the correct key was recovered with a success rate of 23%, and the data complexity and computation complexity are as low as 28 and 220.1 respectively. All the results are better than the existing literature. Furthermore, we briefly discussed the effect of different residual network structures on the training results of neural distinguishers. It is hoped that our findings will provide some reference for future research.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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pp.252-256
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2014
Traditional block cipher Advanced Encryption Standard (AES) is widely used in the field of network security, but it has high overhead on each operation. In the 15th international workshop on information security applications, a novel lightweight and low-power encryption algorithm named low-power encryption algorithm (LEA) was released. This algorithm has certain useful features for hardware and software implementations, that is, simple addition, rotation, exclusive-or (ARX) operations, non-Substitute-BOX architecture, and 32-bit word size. In this study, we further improve the LEA encryptions for cloud computing. The Web-based implementations include JavaScript and assembly codes. Unlike normal implementation, JavaScript does not support unsigned integer and rotation operations; therefore, we present several techniques for resolving this issue. Furthermore, the proposed method yields a speed-optimized result and shows high performance enhancements. Each implementation is tested using various Web browsers, such as Google Chrome, Internet Explorer, and Mozilla Firefox, and on various devices including personal computers and mobile devices. These results extend the use of LEA encryption to any circumstance.
본 논문에서는 경량 블록암호 알고리듬 TWINE의 하드웨어 설계에 대해 기술한다. TWINE은 80-비트 또는 128-비트의 마스터키를 사용하여 64-비트의 평문(암호문)을 암호(복호)하여 64-비트의 암호문(평문)을 만드는 대칭키 블록암호이며, s-box와 XOR만 사용하므로 경량 하드웨어 구현에 적합하다는 특징을 갖는다. 암호화 연산과 복호화 연산의 하드웨어 공유를 통해 게이트 수가 최소화 되도록 구현하였으며, 설계된 TWINE 크립토 코어는 RTL 시뮬레이션을 통해 기능을 검증하였다.
80/128-비트 마스터키 길이와 ECB, CBC, OFB, CTR의 4가지 운영모드를 지원하는 PRESENT 경량 블록암호 프로세서를 설계하고, Virtex5 FPGA에 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. PRESENT 크립토 프로세서를 $0.18{\mu}m$ 공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 8,237 GE로 구현되었으며, 최대 434 MHz 클록으로 동작하여 868 Mbps의 성능을 갖는 것으로 예측되었다.
With the rise of the Internet of Things, the security of such lightweight computing environments has become a hot topic. Lightweight block ciphers that can provide efficient performance and security by having a relatively simpler structure and smaller key and block sizes are drawing attention. Due to these characteristics, they can become a target for new attack techniques. One of the new cryptanalytic attacks that have been attracting interest is Neural cryptanalysis, which is a cryptanalytic technique based on neural networks. It showed interesting results with better results than the conventional cryptanalysis method without a great amount of time and cryptographic knowledge. The first work that showed good results was carried out by Aron Gohr in CRYPTO'19, the attack was conducted on the lightweight block cipher SPECK-/32/64 and showed better results than conventional differential cryptanalysis. In this paper, we first apply the Differential Neural Distinguisher proposed by Aron Gohr to the block ciphers HIGHT and GOST to test the applicability of the attack to ciphers with different structures. The performance of the Differential Neural Distinguisher is then analyzed by replacing the neural network attack model with five different models (Multi-Layer Perceptron, AlexNet, ResNext, SE-ResNet, SE-ResNext). We then propose a Related-key Neural Distinguisher and apply it to the SPECK-/32/64, HIGHT, and GOST block ciphers. The proposed Related-key Neural Distinguisher was constructed using the relationship between keys, and this made it possible to distinguish more rounds than the differential distinguisher.
IoT 환경은 다양한 디바이스들과 네트워크를 이용하여 무한대의 서비스를 제공한다. 이러한 IoT 환경 발전은 비례적으로 보안의 중요성과 직결된다. 경량 암호는 보안, 높은 처리량, 낮은 전력 소비 및 소형을 제공하는 분야이기 때문에 IoT 환경에 적합하다. 그러나 경량 암호는 새로운 암호 체계를 형성해야 하고, 제한된 리소스 범위 내에서 활용되야 한다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 경량 암호는 다변화/다양화 등을 요구하는 IoT 환경에 최적의 솔루션이라고 단언할 수 없다. 그러므로 이러한 단점들을 없애기 위하여, 본 논문은 기존 블록 암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있고, 기존 시스템(센싱부와 서버와 같은)을 거의 그대로 유지하면서 IoT 환경에 적합한 방법을 제안한다. 제안된 BCL 구조는 기존 유무선 센서 네트워크에서 다양한 센서 디바이스들에 대한 암호화를 경량 암호화 같이 수행할 수 있도록 한다. 제안된 BCL 구조는 기존 블록 암호알고리즘에 전/후처리부를 포함한다. BCL 전/후처리부는 흩어져 있는 각종 디바이스들을 데이지 체인 네트워크 환경에서 동작하도록 하였다. 이러한 특징은 분산된 센서시스템의 정보보호에 최적이며 해킹 및 크래킹이 발생하더라도 인접 네트워크 환경에 영향을 미치지 못한다. 그러므로 IoT 환경에서 제안된 BCL 구조는 기존 블록암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있기 때문에 다변화되는 IoT 환경에 최적의 솔루션을 제공할 수 있다.
As the number of IoT service increases, the interest of lightweight block cipher algorithm, which consists of simple operations with low-power and high speed, is growing. LEA(Leightweight Encryption Algorithm) is recently adopted as one of lightweight encryption standards in Korea. In this paper a pipeline LEA architecture is proposed to process large amounts of data with high throughput. The proposed pipeline LEA can communicate with external modules in the 32-bit I/O interface. It consists of input, output and encryption pipeline stages which take 4 cycles using a muti-cycle pipeline technique. The experimental results showed that the proposed pipeline LEA achieved more than 7.5 Gbps even though the key length was varied. Compared with the previous high speed LEA in accordance with key length of 128, 192, and 256 bits, the throughput of the pipeline LEA was improved 6.45, 7.52, and 8.6 times. Also the throughput per area was improved 2, 1.82, and 2.1 times better than the previous one.
CHAM은 저사양 프로세서를 지원하기 위한 경량 블록암호로, 한국의 국가보안기술연구소에서 개발되었다. 블록암호의 원활한 동작을 위해서는 블록암호 운용 모드를 적용하는데 그 중에서 카운터 모드는 낮은 구현 난이도와 병렬 연산 지원으로 뛰어난 효율을 자랑한다. 본 논문에서는 블록암호 CHAM의 카운터 운영 모드를 최적 구현한 결과물을 제시한다. 제안기법은 사전 연산을 통해 일부 라운드를 생략하는 것으로 기존 CHAM보다 빠른 연산 속도를 가진다. 또한, 라운드 함수 진입 전 라운드 키의 일부를 레지스터에 선행 로드하는 것으로 라운드 함수마다 라운드 키를 로드하는 시간을 160cycles만큼 감소시켰다. 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 고정키 시나리오 상에서 6.8%, 가변키 시나리오 상에서 4.5%의 성능 향상이 있었다.
LEA(Lightweight Encryption Algorithm)는 2013년 국가보안연구소(NSRI)에서 빅데이터 처리, 클라우드 서비스 및 모바일 환경에 적합하도록 개발되었다. LEA는 128비트 메시지 블록 크기와 128비트, 192비트 및 256비트 키(Key)에 대한 암호화 방식을 규정하고 있다. 본 논문에서는 128비트 메시지를 암호화하고 복호화할 수 있는 LEA 블록 암호 알고리즘을 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였다. 설계된 LEA 암.복호화 IP는 Xilinx Vertex5 디바이에서 약 164MHz에서 동작하였다. 128비트 키 모드에서 최대 처리율은 874Mbps이며, 192비트 키 모드에서는 749Mbps 그리고 256비트 키 모드에서는 656Mbps이다. 본 논문에서 설계된 암호 프로세서 IP는 스마트 카드, 인터넷 뱅킹, 전자상거래 및 IoT (Internet of Things) 등과 같은 모바일 분야의 보안 모듈로 응용이 가능할 것으로 사료된다.
128-비트의 마스터 키를 지원하는 블록암호 AES-128을 IoT 보안에 적합하도록 경량화하여 구현하였다. 키 스케줄러와 라운드 블록을 8 비트 데이터 패스로 구현하고, 다양한 최적화 방법을 적용함으로써 하드웨어를 최소화시켰으며, 100 MHz 클록 주파수에서 4,400 GE의 작은 게이트로 구현되었다. Verilog HDL로 설계된 AES 크립토 코어를 Vertex5 XC5VSX50T FPGA 디바이스에 구현하여 올바로 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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