量子攻击模型下分组密码分析方法组合优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902073
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0206.信息安全
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The security analysis of block ciphers has always been a hot research of cryptography. With the development of quantum technology, some research works have found out that some modes of block cipher and the buliding structure of block cipher could be broken under quantum technology. However, there are few analyses on the algorithms of block ciphers. It is difficult to extend these quantum attacks to the other block ciphers. Because the attacker cannot explore the properties suitable for quantum algorithms from these block ciphers based on iterative design. How to analyze and evaluate the security strength of block cipher against quantum attacks has become a major challenge in cryptography research. In order to solve this problem, we will adopt the following steps. Firstly, we focus on two key issues: 1. the modular disassembly and reconstruction of quantum algorithm and 2. the efficiency optimization of quantum algorithms under resource constraints, which are based on quantum algorithm and traditional analysis methods. Secondly, we try to propose some new technologies such as integral partition of iterative block cipher algorithm, dynamic recombination of quantum algorithm, time storage compromise technology and quantum transformation of traditional analytical methods. Based on the security analysis of block cipher algorithm, we try to construct a quantum algorithm analysis model so as to optimize the analysis results of existing quantum algorithms. This study not only provides a theoretical basis for improving the security analysis of block cipher algorithm in quantum environment, but also provides a reference for the design of new block cipher algorithm.
分组密码算法的安全性分析一直是密码学的研究热点。随着量子技术的发展,有研究发现分组密码的部分工作模式和整体结构存在量子攻击的弱点。然而,由于分组密码算法大多采用迭代式设计,难以满足单一量子算法的使用限制,使得量子算法难以简单扩展应用,导致在算法层次的成果较少。因此,如何分析评估分组密码算法抵抗量子攻击的安全强度,已经成为密码研究的一大挑战。为此,本项目将以量子算法和传统分析方法为理论基础,主要研究量子算法的模块化拆解与重构、以及资源受限条件下量子算法的效率优化这两个关键问题,重点突破迭代式分组密码算法的结构化分割、量子算法与时间存储折中技术的动态重组、以及传统分析方法的量子转化等关键技术,并以分组密码算法的安全分析为核心,构建量子算法分析模型,优化现有分组密码算法的量子分析结果。本研究不但为改进量子环境下分组密码算法的安全性分析提供了理论依据,而且为新式分组密码算法的设计提供了借鉴与参考。

结项摘要

分组密码算法是密码学的研究热点,并作为一种重要的底层加密技术应用于各个信息系统。本项目以量子技术为基础,通过分析分组密码的性质特点,得到了如下结果:1)在量子攻击模型的优化与扩展模型下,项目组通过将Simon算法的周期性质与生日攻击思想相结合,提出了对于FEISTEL等结构的新型传统密钥恢复攻击;此外,项目组还通过将BHT碰撞算法与差分攻击相结合,对EM结构构造了高效的密钥恢复攻击。2)在资源受限条件下,提出了新型量子多碰撞算法。对比Grover量子搜索算法,新型攻击方法在存储受限环境下可以实现至少5%的效率提升;3)项目组对AES算法提出了一种存储优先的量子线路实现方案,并将上述技术进一步应用于SM3、SM4等密码算法;4)项目组还对一系列有限域的性质进行了分析,这些上述分析结果可以应用于改进S盒等操作的实现代价。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(1)
Some efficient quantum circuit implementations of Camellia
Camellia 的一些高效量子电路实现
  • DOI:
    10.1007/s11128-022-03477-x
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
    Quantum Information Processing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Jian Zou;Zihao Wei;Siwei Sun;Yiyuan Luo;Qian Liu;Wenling Wu
  • 通讯作者:
    Wenling Wu
An Efficient Quantum Multi-Collision Search Algorithm
一种高效的量子多重碰撞搜索算法
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3028736
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zou Jian;Liu Yongyang;Dong Le
  • 通讯作者:
    Dong Le
基于周期性质的新型密钥恢复攻击方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹剑;邹宏楷;董晓阳;吴文玲;罗宜元
  • 通讯作者:
    罗宜元
多轮EM结构的量子差分碰撞密钥恢复攻击
  • DOI:
    10.7544/issn1000-1239.2021.20200427
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张中亚;吴文玲;邹剑
  • 通讯作者:
    邹剑
Further results on permutation polynomials and complete permutation polynomials over finite fields
有限域上的置换多项式和完全置换多项式的进一步结果
  • DOI:
    10.3934/math.2021783
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    AIMS MATHEMATICS
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Liu Qian;Xie Jianrui;Liu Ximeng;Zou Jian
  • 通讯作者:
    Zou Jian

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其他文献

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邹剑
短链脂酰辅酶A脱氢酶与心肌肥大关系的初步探索
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  • 发表时间:
    2013
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  • 作者:
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    杨学友
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  • 发表时间:
    2010
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    --
  • 作者:
    邹剑;陈飞;吴江;李文;娄麟;刘世喜;杨慧
  • 通讯作者:
    杨慧

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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