【摘 要】
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自动化搜索是现代密码分析中的重要手段之一。目前常用的自动化搜索工具包括可满足性模数理论（Satisfiability modulo theory,SMT）求解器以及混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming,MILP）搜索工具等。本文利用 SMT技术分别对SipHash算法和LEA算法进行了差分分析,对SipHash算法进行了循环异或分析。利用MILP模型结
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自动化搜索是现代密码分析中的重要手段之一。目前常用的自动化搜索工具包括可满足性模数理论（Satisfiability modulo theory,SMT）求解器以及混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming,MILP）搜索工具等。本文利用 SMT技术分别对SipHash算法和LEA算法进行了差分分析,对SipHash算法进行了循环异或分析。利用MILP模型结合可分性质对LiCi算法进行了积分分析。得到如下结果:（1）利用SMT技术结合差分分析方法,针对SipHash-2-x算法引入一个消息块的情形,构造了一条概率为2-241的碰撞特征,该结果优于Dobraunig等人于2014年SAC会议上给出的概率为2-242*的碰撞特征。针对LEA算法,分别构造了一条概率为2-92的11轮差分特征、一条概率为2-107的12轮差分特征、以及一条概率为2-127的13轮差分特征,所得结果是该算法目前最优的差分分析结果。（2）利用SMT技术结合循环异或分析方法,针对修改版本的SipHash-1-x算法引入一个消息块的情形,构造了一条概率为2-93.6的循环异或碰撞特征,丰富了 SipHash算法的分析结果。（3）利用MILP搜索模型结合基于比特的可分性,搜索得到了 LiCi算法12轮积分区分器,利用该积分区分器对LiCi算法进行了 13轮密钥恢复攻击,数据复杂度为263,存储复杂度为241。这是LiCi算法目前最好的积分分析结果。
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