講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-03 11:30
ニューラルネットワークを用いた擬似乱数検証ツールに関する検討 ○木村隼人(東海大)・五十部孝典(兵庫県立大)・大東俊博(東海大) ISEC2018-65 SITE2018-43 LOIS2018-25 |
抄録 |
(和) |
ストリーム暗号の安全性は,使用されている擬似乱数生成器の安全性に依存する.擬似乱数生成器の安全性を評価する際には,各種暗号解読法に関する解析や乱数検定ツールが使用されてきた.しかしながら,これらの解析では,暗号解読につながるような既知の特徴量の有無や大きさを評価することが多く,暗号アルゴリズムが使われ始めた後に新たな特徴量が発見されて解読法が見つかることもある.そこで本稿では,暗号設計者が意図しない未知の特徴量を計算機を用いて自動で発見できる方法について検討する.具体的には,対象とする擬似乱数生成器の出力系列と理想的な乱数系列の差異をニューラルネットワークによって識別することで,未知の特徴量を自動的に発見することを試みる.本稿では具体的な手法について提案し,その有効性を検証するために線形合同法やRC4の擬似乱数列の特徴量をニューラルネットワークを用いて検出する実験を行う.その結果,提案手法が同一の方法を用いて線形合同法とRC4の両方の特徴量を検出できたことを報告する. |
(英) |
Security of stream cipher depends on PRNG (Pseudo Random Number Generator) of the stream cipher. There are evaluation methods of PRNG, e.g. statical test tool for random number, automatic search for cryptanaly- sis. Since there methods evaluate known vulnerabilities of PRNG, the unknown vulnerability cannot be excluded. In this paper, we discuss the exhaustive vulnerability search method based on neural network for PRNG. Our method discovers the unknown vulnerability automatically by detecting differences between target PRNG’s pseudo random number and ideal random number using neural network. We apply our method to linear congruential generators and RC4. As the result, our proposed technique can detect feature of vulnerability in both linear congruential generators and RC4. |
キーワード |
(和) |
ストリーム暗号 / 機械学習 / 乱数検定 / NIST SP 800-22 / / / / |
(英) |
stream cipher / machine learning / statical test for random number / NIST SP 800-22 / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 279, ISEC2018-65, pp. 7-12, 2018年11月. |
資料番号 |
ISEC2018-65 |
発行日 |
2018-10-27 (ISEC, SITE, LOIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
ISEC2018-65 SITE2018-43 LOIS2018-25 |
研究会情報 |
研究会 |
SITE ISEC LOIS |
開催期間 |
2018-11-03 - 2018-11-04 |
開催地(和) |
九州大学 大橋キャンパス |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
情報セキュリティ,ライフログ活用技術,ライフインテリジェンス,オフィス情報システム,一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
ISEC |
会議コード |
2018-11-SITE-ISEC-LOIS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
ニューラルネットワークを用いた擬似乱数検証ツールに関する検討 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
A Study on a New Evaluation Tool for Pseudo Random Number Generators based on Neural Network |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
ストリーム暗号 / stream cipher |
キーワード(2)(和/英) |
機械学習 / machine learning |
キーワード(3)(和/英) |
乱数検定 / statical test for random number |
キーワード(4)(和/英) |
NIST SP 800-22 / NIST SP 800-22 |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
木村 隼人 / Hayato Kimura / キムラ ハヤト |
第1著者 所属(和/英) |
東海大学 (略称: 東海大)
Tokai University (略称: Tokai Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
五十部 孝典 / Takanori Isobe / イソベ タカノリ |
第2著者 所属(和/英) |
兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ. of Hyogo) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大東 俊博 / Toshihiro Ohigashi / オオヒガシ トシヒロ |
第3著者 所属(和/英) |
東海大学 (略称: 東海大)
Tokai University (略称: Tokai Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-11-03 11:30:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
ISEC |
資料番号 |
ISEC2018-65, SITE2018-43, LOIS2018-25 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.279(ISEC), no.280(SITE), no.281(LOIS) |
ページ範囲 |
pp.7-12 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2018-10-27 (ISEC, SITE, LOIS) |
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