Обзор методов криптоанализа хеш-функций
Аннотация
В наши дни активно развиваются цифровизация и сетевые технологии, интенсивно использующие криптографические алгоритмы: шифры, хэш-функции, цифровые подписи. Для обеспечения информационной безопасности важно применять стойкие криптографические примитивы. Их стойкость определяется посредством криптоанализа. Настоящая работа посвящена методам криптографического анализа хэш-функций. Цель исследования — разработка метода анализа криптографических хэш-функций, основанного на нейронных сетях. Для достижения цели поставлены следующие задачи:
определение целевых требований к криптографическим хэш-функциям, для которых возможен криптографический анализ с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС);
поиск алгоритма анализа хэш-функций с использованием ИНС;
установление типа ИНС для анализа криптографических хэш-функций.
Проведена классификация существующих методов анализа итеративных криптографических хэш-функций. Предложен метод анализа хэш-функций с использованием нейронных сетей. Определен тип искусственных нейронных сетей, подходящий под задачи анализа хэш-функций. Описан метод оценки стойкости криптографических хэш-функций с использованием нейронных сетей.
Область применения результатов исследования достаточно обширна. Она включает как применение ИНС для анализа конкретных функций хэширования на стойкость к нахождению прообраза, стойкость к поиску коллизий первого и второго родов, так и сравнение нескольких хэш-функций между собой.
Использование нейронных сетей при анализе хэш-функций позволяет приблизить компьютерный анализ хэш-функций к криптоанализу, проводимому квалифицированными специалистами в области информационной безопасности. Существующие методы оценки стойкости хэш-функций к различным атакам ориентируются на математические принципы, которые могут быть далеки от реальной стойкости криптографического примитива. Таким образом, искусственные нейронные сети представляют иной подход к анализу криптографических хэш-функций.
Литература
2. Damgaard I. A Design Principle for Hash Functions // Ibid. Pp. 416—427.
3. Rivest R. The MD5 Message-digest Algorithm. Request for Comments (RFC) 1321. Internet Activities Board. Internet Privacy Task Force, 1992.
4. FIPS PUB 180–1. Secure Hash Standard [Электрон. ресурс] https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/FIPS/fipspub180-1.pdf (дата обращения 14.02.2025).
5. FIPS PUB 180–2. Secure Hash Standard [Электрон. ресурс] https://csrc.nist.gov/files/pubs/fips/180-2/final/docs/fips180-2.pdf (дата обращения 14.02.2025).
6. ГОСТ Р 34.11—2018. Информационная технология. Криптографическая защита информации. Функция хэширования.
7. Chandra B., Varghese P. Applications of Cascade Correlation Neural Networks for Cipher System Identification // World Academy of Sci., Engineering and Technology. 2007. V. 26. Pp. 312—314.
8. Do T.-T., Doan A.-D., Cheung N.-M. Learning to Hash with Binary Deep Neural Network // Lecture Notes in Computer Sci. 2016. V. 9909. Pp. 219—234.
9. Turčaník M., Javurek M. Hash Function Generation by Neural Network // New Trends in Signal Proc. 2016. Pp. 1—5.
10. Гусев В.В. Легальные сообщения для некоторых функций имитозащиты блочных шифров // Математические вопросы криптографии. 2018. № 9(1). С. 27—46.
11. Zaikin O.S., Davydov V.V., Kiryanova A.P. Применение алгоритмов решения проблемы булевой выполнимости для анализа финалистов конкурса SHA-3 // Вычислительные методы и программирование. 2024. Т. 25. С. 259—273.
12. Агиевич С.В. Криптографические методы [Электрон. ресурс] https://apmi.bsu.by/assets/files/agievich/cm.pdf (дата обращения 05.12.2024).
13. Мордашов А.С. Статистическое тестирование российского стандарта функции хэширования ГОСТ 34. 11—2012 («Стрибог») // Вопросы кибербезопасности. 2015. № 3(11). С. 56—59.
14. Бабенко Л.К., Ищукова Е.А. Финалисты конкурса SHA-3 и основные сведения об их анализе // Известия Южного федерального ун-та. Серия «Технические науки». 2013. №. 12(149). С. 216—227.
15. AlTawy R., Kircanski A., Youssef A.M. Rebound Attacks on Stribog [Электрон. ресурс] https://users.encs.concordia.ca/~youssef/Publications/Papers/Rebound%20Attacks%20on%20Stribog.pdf (дата обращения 05.12.2024).
16. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. СПб.: Питер, 2018.
17. Cybenko G.V. Approximation by Superpositions of a Sigmoidal function // Mathematics of Control Signals and Systems. 1989. V. 2(4). Pp. 303—314.
18. Сергеев А.М., Кирюхин В.А. О стойкости ключевых хеш-функций, основанных на ГОСТ 34.11-2018 («Стрибог»), к атакам на ключ // Прикладная дискретная математика. 2023. № 16. С. 96—98.
19. Дубровский М.И., Тищенко А.А. Методы анализа криптостойкости хеш-функций // Прорывные научные исследования как двигатель: Сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. Тюмень: Науч.-издат. центр «Аэтерна», 2018. С. 9.
20. Леонова А.А., Смирнов Г.Е. Сравнение точности анализа данных посредством рекуррентных нейронных сетей // Научный аспект. 2024. № 6. С. 284.
---
Для цитирования: Борисов А.О., Епишкина А.В. Обзор методов криптоанализа хеш-функций // Вестник МЭИ. 2025. № 5. С. 146—152. DOI: 10.24160/1993-6982-2025-5-146-152
---
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
#
1. Merkle R.C. One Way Hash Functions and DES. CRYPTO’89. Lect. Notes Comput. Sci. 1990;435:428—446.
2. Damgaard I. A Design Principle for Hash Functions. Ibid:416—427.
3. Rivest R. The MD5 Message-digest Algorithm. Request for Comments (RFC) 1321. Internet Activities Board. Internet Privacy Task Force, 1992.
4. FIPS PUB 180–1. Secure Hash Standard [Elektron. Resurs] https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/FIPS/fipspub180-1.pdf (Data Obrashcheniya 14.02.2025).
5. FIPS PUB 180–2. Secure Hash Standard [Elektron. Resurs] https://csrc.nist.gov/files/pubs/fips/180-2/final/docs/fips180-2.pdf (Data Obrashcheniya 14.02.2025).
6. GOST R 34.11—2018. Informatsionnaya Tekhnologiya. Kriptograficheskaya Zashchita Informatsii. Funktsiya Kheshirovaniya. (in Russian).
7. Chandra B., Varghese P. Applications of Cascade Correlation Neural Networks for Cipher System Identification. World Academy of Sci., Engineering and Technology. 2007;26:312—314.
8. Do T.-T., Doan A.-D., Cheung N.-M. Learning to Hash with Binary Deep Neural Network. Lecture Notes in Computer Sci. 2016;9909:219—234.
9. Turčaník M., Javurek M. Hash Function Generation by Neural Network. New Trends in Signal Proc. 2016:1—5.
10. Gusev V.V. Legal'nye Soobshcheniya dlya Nekotorykh Funktsiy Imitozashchity Blochnykh Shifrov. Matematicheskie Voprosy Kriptografii. 2018;9(1):27—46. (in Russian).
11. Zaikin O.S., Davydov V.V., Kiryanova A.P. Primenenie Algoritmov Resheniya Problemy Bulevoy Vypolnimosti dlya Analiza Finalistov Konkursa SHA-3. Vychislitel'nye Metody i Programmirovanie. 2024;25:259—273. (in Russian).
12. Agievich S.V. Kriptograficheskie Metody [Elektron. Resurs] https://apmi.bsu.by/assets/files/agievich/cm.pdf (Data Obrashcheniya 05.12.2024).
13. Mordashov A.S. Statisticheskoe Testirovanie Rossiyskogo Standarta Funktsii Kheshirovaniya GOST 34. 11—2012 («Stribog»). Voprosy Kiberbezopasnosti. 2015;3(11):56—59. (in Russian).
14. Babenko L.K., Ishchukova E.A. Finalisty Konkursa SHA-3 i Osnovnye Svedeniya ob Ikh Analize. Izvestiya Yuzhnogo Federal'nogo Un-ta. Seriya «Tekhnicheskie Nauki». 2013;12(149):216—227. (in Russian).
15. AlTawy R., Kircanski A., Youssef A.M. Rebound Attacks on Stribog [Elektron. Resurs] https://users.encs.concordia.ca/~youssef/Publications/Papers/Rebound%20Attacks%20on%20Stribog.pdf (Data Obrashcheniya 05.12.2024).
16. Nikolenko S., Kadurin A., Arkhangel'skaya E. Glubokoe Obuchenie. SPb.: Piter, 2018. (in Russian).
17. Cybenko G.V. Approximation by Superpositions of a Sigmoidal function. Mathematics of Control Signals and Systems. 1989;2(4):303—314.
18. Sergeev A.M., Kiryukhin V.A. O Stoykosti Klyuchevykh Khesh-funktsiy, Osnovannykh na GOST 34.11-2018 («Stribog»), k Atakam na Klyuch. Prikladnaya Diskretnaya Matematika. 2023;16:96—98. (in Russian).
19. Dubrovskiy M.I., Tishchenko A.A. Metody Analiza Kriptostoykosti Khesh-funktsiy. Proryvnye Nauchnye Issledovaniya kak Dvigatel': Sb. Statey Mezhdunar. Nauch.-prakt. Konf. Tyumen': Nauch.-izdat. Tsentr «Aeterna», 2018:9. (in Russian).
20. Leonova A.A., Smirnov G.E. Sravnenie Tochnosti Analiza Dannykh Posredstvom Rekurrentnykh Neyronnykh Setey. Nauchnyy Aspekt. 2024;6:284. (in Russian)
---
For citation: Borisov A.O., Epishkina A.V. An Overview of Hash Function Cryptanalysis Methods. Bulletin of MPEI. 2025;5:146—152. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2025-5-146-152
---
Conflict of interests: the authors declare no conflict of interest
