A Genetic algorithmic approach to the differential and linear cryptanalysis

Abstract

oz DES ve DES benzeri simetrik blok şifrelerin kriptanalizinde yakın zamanda geliştirilen ve en iyi bilinen iki yöntem diferansiyel ve lineer kriptanalizdir. Fakat, büyük miktarda yer gereksinimi ve hesaplama performansındaki düşüklükler gibi nedenlerden ötürü bu kriptanalitik saldırıların geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Öte yandan genetik algoritmaların, optimum değerin veya optimuma yakınsayan çözümlerin arandığı kompleks sistemler ya da lineer olmayan problemler için iyi bir çözüm yöntemi olduğu bilinmektedir. Bu durum aynı zamanda kriptanaliz uygulamaları için de söz konusudur; şöyle ki, DES ve DES benzeri şifrelerin lineer olmayan yapılarından ötürü lineer ve diferansiyel kriptanaliz yöntemleri kompleks bir sisteme dönüşmekte, oldukça büyük tarama alanları kapsamında aranan anahtar için çok sayıda durumsal ve belirli olasılıkta aday değerler bulunmaktadır Bu çalışmada, genetik algoritmaların arama ve optimum sonucu bulma gücünden yararlanılarak DES ve benzeri simetrik şifre sistemlerinin diferansiyel / lineer kriptanalizinde daha başarılı ve etkili sonuçlar sağlayan yeni bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmıştır.

ABSTRACT The two most well known and recently developed methods in cryptanalysis of DES and DES-like symmetric block ciphers are differential and linear cryptanalysis. But these cryptanalytic attacks need to be improved due to the computational performance and storage capacity problems. On the other hand, genetic algorithms can be a good solution in cases where the optimum value or near-optimum solutions are sought in complex systems or for non-linear problems. This is a valid situation for the cryptanalysis case where DES and DES-like ciphers are non-linear in structure making differential and linear cryptanalysis a complex system with a very large search landscape and extreme amount of conditional and probabilistic candidates for the key being sought In this study, a new and promising method with better performance is to be developed for differential / linear cryptanalysis of DES and similar symmetric cryptosystems exploiting genetic algorithms' broadened search and optimum finding capacity.