Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИПЛОМНАЯ РАБОТА, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

Сравнение и анализ криптостойких генераторов псевдослучайных чисел с уязвимыми генераторами псевдослучайных чисел

mari_ziteva 550 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 54 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 17.03.2021
В своей работе я определил понятие «случайности» и объяснил основные моменты в работе генераторов псевдослучайных чисел. Были изучены определенные как уязвимые, так и криптостойкие ГПСЧ. С помощью статистических тестов и криптостойких тестов было наглядно продемонстрированы и анализированы основные показатели генераторов псевдослучайных чисел.
Введение

Генерирование случайных последовательностей с заданным вероятностным законом и проверка их адекватности – одни из важнейших проблем современной криптологии. Генераторы случайных последовательностей используются в существующих криптосистемах для генерации ключевой информации и задания ряда параметров криптосистемы. Отсюда следует, что стойкость криптопреобразования напрямую зависит от алгоритма формирования случайных чисел и последовательностей, точнее от их степени (качества) случайности. Вот небольшой список примеров задач криптографии, где необходимо использование случайных чисел: • Генерация ключей • Одноразовые случайные числа • Одноразовые шифроблокноты В задачи криптографии не входит получить истинно случайные числа, так как это трудный и в нашем случае неоправданный процесс. В связи с этим используют аналог случайных чисел – псевдослучайные числа с требуемым качеством «случайности». Основной проблемой обычных генераторов псевдослучайных чисел являются предсказуемость и малая длина генерируемой последовательности, из-за чего злоумышленник может произвести успешную атаку. Целью моей работы является сравнение и анализ ГПСЧ и КГПСЧ по статистическим тестам и различным криптостойким критериям. В процессе работы мною были рассмотрены следующие задачи: 1) Изучение основных понятий генерации случайных и псевдослучайных последовательностей. 2) Анализ конкретных алгоритмов генерации ПСЧ и методов их сравнения. 3) Сравнение генераторов по статистическим и криптостойким критериям и тестам, показательное выявление уязвимости алгоритма A5/1 с использованием корреляционной атаки. 4) Заключительный анализ полученных результатов
Содержание

Оглавление Определения и использованные сокращения…………………………………4 Введение …………………………5 Глава 1. Структура и основные виды ГПСЧ и КГПСЧ 6 1.1. Общее описание генерации случайных и псевдослучайных чисел 6 1.2. Структура генератора псевдослучайных чисел 11 1.3. Алгоритмы генератора псевдослучайных чисел 15 1.4. Параметры криптоустойчивости для генераторов псевдослучайных чисел 16 1.5. Выводы 17 Глава 2. Анализ ГПСЧ и КГПСЧ 17 1.1. LCG и его разновидности PCG и LFG 17 1.2. LFSR 22 1.3. Алгоритм А5/1 26 1.4. Алгоритм Blum-Blum-Shub 29 1.5. Оценочные статистические тесты NIST 30 1.6. Выводы 30 Глава 3. Тесты и атака………………………......................................................31 1.1. Статистические тесты и тесты на криптоустойчивость ГПСЧ 31 1.2. Атака на криптографически уязвимый генератор A5/1 32 1.3. Выводы 36 Заключение 38 Список литературных источников 39 Приложения 45 Приложение 1 45
Список литературы

1. Дональд Кнут. Искусство программирования, том 2. Получисленные алгоритмы = The Art of Computer Programming, vol.2. Seminumerical Algorithms.— 3-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 832. — ISBN 0-201-89684-2 2. The RAND CorpozeroRation (Author). A Million Random Digits with 100,000 Normal Deviates Paperback – October 23, 2001. 3. A. Menezes, P. van Oorschot, S. Vanstone. Handbook of Applied Cryptography.— CRC-Press, 1996. — 816 p. — (Discrete Mathematics and Its Applications). 4. Intel® Digital Random Number Digital Random Number Generator Generator( DRNG). Software Implementation Guide. Revision 1.1. August 7, 2012. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://software.intel.com/sites/default/files/m/d/4/1/d/8/441_Intel_R__DRNG_Software_Implementation_Guide_final_Aug7.pdf. 5. Аппаратный генератор случайных чисел ГСЧ-6. [Электронный ресурс]. –Режим доступа: http://tegir.ru/ml/k66.html. 6. ГОСТ Р ИСО 28640-2012. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://files.stroyinf.ru/cgi-bin/ecat/ecat.fcgi?b=0&i=53898&pr=1. 7. Шнайер Б. 14.1 Алгоритм ГОСТ 28147-89 // Прикладная криптография. Протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си = Applied Cryptography. Protocols, Algorithms and Source Code in C. — М.: Триумф, 2002. — С. 373-377. 8. D. Gollmann, “Kaskadenschaltungen takt gesteuerter Schicberegister als Pseudozu fallszahlengencratoren”, Ph.D. dissertation Universitat Linz, 1983. 9. Barker E., Kelsey J. NIST Special Publication 800-90A. Recommendation for Random Number Generation Using Deterministic Random Bit Generators. 10. Шнайер Б. Прикладная криптография. Протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си = Applied Cryptography. Protocols, Algorithms and Source Code in C. — М.: Триумф, 2002. — 816 с. 11. Lock-in effect in cascades of clock-controlled shift-registers. In Christoph G. Gunther, editor, Advances in Cryptology—EUROCRYPT 88, volume 330 of 12. G. Mayhew, R. Frazee, and M. Bianco, “Kinetic Protection Device”, Proceedings of the 15th National Computer Security Conference, NIST, 1994, pp. 147-154. 13. Ross J. Anderson. On Fibonacci Keystream Generators [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.iacr.org/cryptodb/data/paper.php?pubkey=2963. 14. Н. Смарт. Криптография. – Москва: Техносфера, 2005. 528 с. ISBN 5- 94836-043-1. 15. Recommendation for Block Cipher Modes of OpezeroRation. NIST Special Publication 800-38A. Technology AdministzeroRation U.S. Department of Commerce. 2001 Edition. 16. S. Wolfram, “Random Sequence generation by Cellular Automata”, Advances in Applied Mathematics, v. 7, 1986, pp.123-164. 17. W. Meier and O. Staffelbach, “Fast Correlation Attack on Stream Ciphers”, Journal of Cryptology v I n. 3, 1989, pp.159-176. 18. P.H. Bardell, “Analisis of Cellular Automata Used as Pseudorandom Pattern generators”, Proceedings of 1990 International Test Conference, pp. 762-768. 19. A. Shamir. «On the genezeroRation of cryptographically strong pseudorandom sequences». Journal: ACM Transactions on Computer Systems - TOCS , vol. 1, no. 1, pp. 38-44, 1983. 20. Lenore Blum, Manuel Blum, and Michael Shub. «A Simple Unpredictable Pseudo-Random Number Generator», SIAM Journal on Computing, volume 15, pages 364—383, May 1986. 21. C. Borrelli. IEEE 802.3 Cyclic Redundancy Check. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.xilinx.com/support/documentation/application_notes/xapp209.pdf 22. RFC 1320 - The MD4 Message-Digest Algorithm. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.faqs.org/rfcs/rfc1320.html. 23. RFC 1321 - The MD5 Message-Digest Algorithm. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc1321. 24. Xiaoyun Wang, Dengguo Feng, Xuejia Lai, Hongbo Yu. Collisions for Hash Functions MD4, MD5, HAVAL-128 and RIPEMD. [Электронный ресурс].– Режим доступа: http://eprint.iacr.org/2004/199. 25. ГОСТ Р 34.11-2012: функция хеширования «Стрибог». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.streebog.net/ru/. 26. ГОСТ Р 34.11-2012. Информационная технология. Криптографическаязащита информации. Функция хэширования. [Электронный ресурс]. –Режим доступа: http://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=180209. 27. O. Kazymyrov, V. Kazymyrova. Algebraic Aspects of the Russian Hash Standard GOST R 34.11-2012. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://eprint.iacr.org/2013/556.pdf. 28. Р 50.1.033–2001. Рекомендации по стандартизации. Прикладная стати-стика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретиче-ским. Часть I. Критерии типа хи-квадрат. – М.: Изд-во стандартов. 2002. –87 с. 29. ГОСТ 28147-89. Системы обработки информации. Защита криптографи-ческая. Алгоритм криптографического преобразования. [Электронныйресурс]. – Режим доступа:http://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=139177. 30. Большев Л. Н., "Теория вероятностей и ее применения", 1963, т. 8, в. 2, с.129-55. 31. NIST Statistical Test Suite. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:http://csrc.nist.gov/groups/ST/toolkit/rng/documentation_software.html. 32. TEST-U01. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.iro.umontreal.ca/~simardr/testu01/tu01.html. 33. CRYPT-X. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.isi.qut.edu.au/resources/cryptx. 34. The pLab Project. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://random.mat.sbg.ac.at. 35. George Marsaglia, DIEHARD Statistical Tests. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://stat.fsu.edu/~geo/diehard.html. 36. ENT. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.fourmilab.ch/random/. 37. Официальный сайт StatSoft Russia. [Электронный ресурс]. – Режим до- ступа. http://www.statsoft.ru. 38. Официальный сайт программы MathLab. [Электронный ресурс]. – Режим доступа. http://matlab.ru/. 39. Robert G. Brown's General Tools Page. [Электронный ресурс]. – Режим доступа. http://www.phy.duke.edu/~rgb/General/dieharder.php. 40. A. Rukhin, J. Soto, and others. A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-22-rev1a/SP800-22rev1a.pdf. 41. Andrew Chi-Chih Yao. Theory and applications of trapdoor functions. In Proceedings of the 23rd IEEE Symposium on Foundations of Computer Science,1982. 42. J.A. Reeds, “Solution of Challenge Cipher”, Cryptologia, v.3, n.2, Apr 1979, pp. 83-95. 43. J.B. Plumstead, “Inferring a Sequence generated by a Linear Congruence”, Proceedings of the 23rd IEEE Symposium on the Foundations of Computer Science, 1982, pp. 153-159. 44. Alex Biryukov, Adi Shamir, "Real Time Cryptanalysis of the Alleged A5/1 on a PC (preliminary draft)". [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://cryptome.org/a51-bsw.htm. 45. Vlastimil Klima. “Tunnels in Hash Functions: MD5 Collisions Within a Minute”. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://eprint.iacr.org/2006/105. 46. Turing A. Programmers' Handbook for the Manchester Electronic Computer Mark II. — 1952. — С. 25. — 110 с. 47. Eichenauer J., Lehn J. A non-linear congruential pseudo random number generator // Statistische Hefte — Springer Berlin Heidelberg, 1986. — Vol. 27, Iss. 1. — P. 315—326. — ISSN 0932-5026 — doi:10.1007/BF02932576 48. Eichenauer-Herrmannn J., Grothe H., Niederreiter H. et al. On the latticestructure of a nonlinear generator with modulus 2? // J. Comput. Appl. Math.— 1990. — Vol. 31, Iss. 1. — P. 81—85. — ISSN 0377-0427 —doi:10.1016/0377 0427(90)90338-Z 49. Иванов М.А., Чугунков И.В. Теория, применение и оценка качества генераторов псевдослучайных последователеьностей. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2003. – 240 с. (СКБ – специалисту по компьютерной безопасности). 50. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. – М.:Мир. — 1989. 51. Берлекэмп Э. Алгебраическая теория кодирования. = Algebraic CodingTheory. – М.: Мир, 1971. 52. Лидл Р., Нидеррайтер Г. Конечные поля. В 2-х тт. — М.: Мир, 1998. —430 с. 53. Биркгоф Г., Барти Т. Современная прикладная алгебра. – М.: Мир, 1976. 54. N.Zierler, Brillhart J., On primitive trinomial (mod 2), Inform. Control 13 (1968), 541-554. 55. C.G. Gunter, “Alternating Step Generators Contolled by de Bruijn Sequences”, Advances in Cryptology EUROCRYPT ’87 Proceedings, Springer-Verlag, 1988, pp. 5-14. 56. CAcert Research Lab. «Rngresults» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cacert.at/cgi-bin/rngresults.
Отрывок из работы

1. Структура и основные виды ГПСЧ и КГПСЧ 1.1. Общее описание генерации случайных и псевдослучайных чисел Для анализа уязвимостей генераторов псевдослучайных чисел нужно понять фундаментальные аспекты «случайности», с помощью которых можно перейти к понятию «псевдослучайности» и непосредственному разбору структуры построения алгоритмов в генераторах псевдослучайных чисел. Случайное число — искусственно полученная последовательность реализаций случайной величины с заданным законом распределения. Законом распределения случайной величины называют соответствие между возможными значениями и их вероятностями. Под случайными явлениями или источниками энтропии мы понимаем физические (радиоактивный распад, дробовый шум) или антропогенные (время между нажатиями клавиш, движение компьютерной мыши) процессы. Генератор случайных чисел (ГСЧ) — это устройство или алгоритм, который производит последовательность статистически независимых чисел, подчиняющихся закону равномерного распределения в интервале от 0 до 1. Для наглядности равномерного распределения разделим наш интервал (0;1) на десять входящих в него интервалов j (0;0,1), (0,1;0,2), …, (0,9;1) и увидим, что в каждом интервале будет практически одинаковое количество полученных случайных чисел. Изобразим на графике интервалы j и частоты Ni попаданий в них чисел.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Дипломная работа, Информационная безопасность, 79 страниц
780 руб.
Дипломная работа, Информационная безопасность, 67 страниц
990 руб.
Дипломная работа, Информационная безопасность, 61 страница
990 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg