Revista Cubana de Ciencias Informáticas

Ataque al PRESENT-80 con el Algoritmo Gene´tico mediante aproximaciones sucesivas de componentes fijas

RESUMEN Con el surgimiento y desarrollo de la llamada internet de las cosas y la necesidad del uso criptogra´fico en dispositivos de relativamente pocos recursos, es cada vez ma´s creciente el ana´lisis y criptoana´lisis de la familia de los cifrados en bloques ligeros. El cifrado PRESENT es un representante bien conocido de esa familia. En los u´ltimos an˜os se ha incrementado el uso que se le ha dado al Algoritmo Gene´tico (AG) en el criptoana´lisis a cifrados en bloque, no obstante, todavía es necesario seguir profundizando en su estudio. Por otra parte, el Algoritmo Gene´tico es un me´todo de optimizacio´n basado en bu´squedas heur´ısticas en el espacio de las posibles soluciones, el cual intenta simular el comportamiento de la evolucio´n de las especies. Buscar la clave en todo el espacio de las claves es un problema complejo y puede resultar imposible. En el presente trabajo, se muestra un criptoana´lisis al PRESENT-80, utilizando el Algoritmo Gene´tico con una metodolog´ıa de reduccio´n sucesiva del conjunto de las posibles soluciones mediante un procedimiento de fijar componentes iterativamente.

ABSTRACT With the emergence and development of the so-called Internet of Things and the need for cryptographic use in devices with relatively few resources, the analysis and cryptanalysis of the family of light block ciphers is increasingly growing. The PRESENT block cipher is a well-known representative of that family. In recent years, the use that has been given to the Genetic Algorithm (GA) in the cryptanalysis of block ciphers has been increasing, however, it is still necessary to continue studying it in depth. On the other hand, the Genetic Algorithm is an optimization method based on heuristic searches in the space of possible solutions, which tries to simulate the behavior of the evolution of species. Searching for the key in the entire key space is a complex problem and can become impossible to solve. In the present work, a cryptanalysis of the PRESENT-80 is shown, using the Genetic Algorithm with a metodology of progresive reducing the set of possible solutions by means of a procedure of iterative fixing components.

Mejorando la búsqueda de soluciones de sistemas MRHS mediante el Algoritmo Genético

Abstract The Algebraic Attack is one of the more used methods in the cryptanalysis of block ciphers, focused prin cipally in to transform the cipher into a system of equations. This can be accomplished of different ways, in particular, the focus of this work are the systems of equations of the type MRHS, Multiple Right Hand Side, an especial form to transform the block ciphers. MRHS systems constitute an alternative method for the algebraic work with this ciphers. The main particularity of these systems is that the independent term is not unique for each equation, but, that it is a set of independent terms. In that direction, in this work we present a first study about this topic, and we propose the use of the Genetic Algorithm, GA, as a method of solution of these systems of equations. In addition, we propose three fitness functions that allow connecting systems MRHS with the GA. With the experiments we obtain good results in the solution of the MRHS systems with the GA, showing, besides, that the GA did not only solves MRHS systems, but, that many times it find several solutions.

Resumen El Ataque Algebraico es uno de los métodos más usados en el criptoanálisis a cifrados en bloque, enfocado principalmente en transformar el cifrado en un sistema de ecuaciones. Esto se puede realizar de diferentes formas, en particular, el foco de este trabajo son los sistemas de ecuaciones del tipo MRHS, Multiple Right Hand Side, una forma especial para transformar los cifrados en bloque. Los sistemas MRHS constituyen un método alternativo para el trabajo algebraico con estos cifrados. La particularidad principal de estos sistemas es que el termino independiente no es único para cada ecuación, sino, que es un conjunto de términos inde pendientes. En ese sentido, en este trabajo se presenta un primer estudio sobre el tema, y se propone el uso del Algoritmo Genético, AG, como método de solución de estos sistemas de ecuaciones. Por otro lado, se propo nen tres funciones de aptitud que permiten conectar los sistemas MRHS con el AG. Con los experimentos se obtuvieron buenos resultados en la solución de los sistemas MRHS mediante el AG, mostrando, además, que el AG no solo los soluciona, sino, que muchas veces encuentra varias soluciones.

Criptoanálisis algebraico a los cifrados en bloques ligeros SIMON y SIMECK

Resumen El campo de la Criptografía Ligera es relativamente nuevo, su esencia consiste en la necesidad de encontrar compromisos entre ligereza y seguridad. En este trabajo se realizó un estudio de SIMON y SIMECK, los cuales son cifrados en bloques ligeros. Se halló la modelación algebraica de estas importantes operaciones de cifrado y fueron programados y aplicados ataques algebraico sobre estos cifrados. Se comparan los resulta dos con los obtenidos por otros autores; llegando a conclusiones concernientes a las bases de Grobner y los sistemas “SAT-solvers”.

Abstract The field of Lightweight Cryptography is relatively new, its essence is the need to find compromises between lightness and security. In this work, a study of SIMON and SIMECK was carried out, which are lightweight blocks ciphers. The algebraic modeling of these important encryption operations was found and algebraic attacks on these encryptions were programmed and applied. The results are compared with those obtained by other authors; reaching conclusions concerning the Grobner bases and “SAT-solvers” systems.

Proactive Forest: Análisis del impacto de la generalización del parámetro de diversidad

Resumen La facilidad para interpretar las predicciones realizadas por un modelo aprendido constituye una de las ven tajas que hacen de los árboles de decisión, una de las técnicas más efectivas a la hora de enfrentar una tarea de minería de datos. Las predicciones realizadas por muchos árboles de decisión pueden ser combinadas con el objetivo de mejorar la decisión final, de esta idea surge el concepto de bosques de decisión. Es condición necesaria para construir un bosque de decisión, que los arboles individuales tengan un alto poder predictivo y al mismo tiempo sean diferentes entre ellos. Esta diferencia es conocida como diversidad del bosque de decisión, conseguirla no es un proceso trivial. Los algoritmos de bosques de decisión más empleados utilizan aleatoriedad en el proceso de construcción de cada árbol para obtener diversidad; sin embargo, el uso de la aleatoriedad no siempre garantiza obtener una diversidad adecuada. Proactive Forest es un algoritmo cons tructor de bosques de decisión que introduce un mecanismo de control de aleatoriedad a partir de la definición de una función de actualización de las probabilidades con las que se utilizan los atributos, uno de los ele mentos más importantes es el parámetro de diversidad que se definió como 0.1 inicialmente. El objetivo de este trabajo es analizar el uso de un único valor del parámetro de diversidad para todas las bases de datos. En los resultados se demuestra que no es correcto generalizar un valor de diversidad, ya que la eficacia se afecta según el valor que se use.

Abstract The ease of interpreting the predictions made by a learned model is one of the advantages that make decision trees one of the most effective techniques when facing a data-mining task. The predictions made by many decision trees can be combined in order to improve the final decision, from this idea arises the concept of decision forests. It is a necessary condition for building a decision forest that the individual trees have a high predictive power and at the same time are different from each other. This difference is known as decision forest diversity, and achieving it is not a trivial process. The most commonly used decision forest algorithms use randomization in the process of constructing each tree to obtain diversity; however, the use of randomization does not always guarantee obtaining adequate diversity. Proactive Forest is a decision forest construction algorithm that introduces a randomness control mechanism based on the definition of an update function of the probabilities with which the attributes are used, one of the most important elements is the diversity parameter that was initially defined as 0.1. The objective of this work is to analyze the use of a single value of the diversity parameter for all the databases. The results show that it is not correct to generalize a diversity value, since the effectiveness is affected depending on the value used.