对基于深度学习的密钥恢复攻击的分析与改进 - CHEN, Yi; Yan-Tian, SHEN; Hong-Bo, YU; 陈怡; 申焱天; 于红波 (Journal of Cryptologic Research, 2023)
在 2019 年美密会议上, Gohr 提出了第一个基于深度学习的密钥恢复攻击, 并应用于 11 轮、12 轮 Speck32/64. 本文从时间复杂度的角度对该攻击进行分析和改进. 发现 Gohr 所提攻击的运行时间主要受解密、访问神经区分器、通过贝叶斯优化推荐密钥等三个操作的影响, 后两个操作几乎占据了全部运行时间; Gohr 采用的强化学习机制导致错误密文结构占据了过多计算资源. 提出了以下改进: (1) 攻击只采用在部分密文比特上建立的神经区分器, 并用查找表代替神经区分器, 使得攻击运行时可以完全摆脱对神经网络的依赖. (2) 放弃强化学习机制, 使用新的 ``Guess-and-Filter'' 策略. 通过贝叶斯优化推荐部分密钥的思想和 ``Guess-and-Filter'' 策略有冲突, 所以也放弃使用贝叶斯优化. 基于上述改进, 提出了新的密钥恢复攻击, 使得时间复杂度显著降低. 为了验证新的密钥恢复攻击在时间复杂度上的优势, 在11 轮、12 轮 Speck32/64 上进行了实际密钥恢复攻击, 时间复杂度分别为 226.68 和 232.25. 与已有的最优攻击相比, 复杂度分别减少为原来的 1/211.32 和 1/211.1. 此前没有研究从运行时间角度分析对基于深度学习的密钥恢复攻击, 本文工作有助于推动基于深度学习的密码分析的研究.