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J-GLOBAL ID：201802210810132025   整理番号：18A2206702

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

A Study on a New Evaluation Tool for Pseudo Random Number Generators based on Neural Network

著者 (3件)： 木村隼人 (東海大 情報通信) ,  五十部孝典 (兵庫県大 大学院応用情報科学研究科) ,  大東俊博 (東海大 情報通信)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 279(ISEC2018 64-80)  ページ： 7-12  発行年： 2018年10月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *擬似乱数 ,  *暗号 ,  *特徴抽出 ,  安全性 ,  暗号理論 ,  復号化 ,  アルゴリズム ,  情報セキュリティ ,  機械学習 ,  教師つき学習 ,  評価試験 ,  仮説検定
準シソーラス用語： *ストリーム暗号 ,  特徴量 ,  RC4暗号 ,  暗号解読 ,  暗号アルゴリズム ,  線形合同法 ,  統計的検定

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• A. Biryukov and V. Velichkov. Automatic search for differential trails in ARX ciphers. In J. Benaloh, editor, Topics in Cryptology - CT-RSA 2014 - The Cryptographer's Track at the RSA Conference 2014, San Francisco, CA, USA, February 25-28, 2014. Proceedings, volume 8366 of Lecture Notes in Computer Science, pages 227-250. Springer, 2014.
• W. Diffie and M. E. Hellman. Special feature exhaustive cryptanalysis of the NBS data encryption standard. IEEE Computer, 10(6):74-84, 1977.
• S. Hochreiter and J. Schmidhuber. Long short-term memory. In Neural Computation Volume 9 Issue 8, pages 1735-1780, 1997.
• L. E. B. III, A. Rukhin, J. Soto, J. Nechvatal, M. Smid, E. Barker, S. Leigh, M. Levenson, M. Vangel, D. Banks, A. Heckert, J. Dray, and S. Vo. A statistical test suite for random and pseudorandom number generators for cryptographic applications, technical report. In Special Publication 800-22 Revision 1a, 2010.
• T. Isobe, T. Ohigashi, Y. Watanabe, and M. Morii. Comprehensive analysis of initial keystream biases of RC4. IEICE Transactions, 97-A(1):139-151, 2014.

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  擬似乱数 ,  検証 ,  ツール