![](/images/graphics-bg.png)
Deep Learning-Based Cryptanalysis of Lightweight Block Ciphers
المؤلف
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Most of the traditional cryptanalytic technologies often require a great amount of time, known plaintexts, and memory.
This paper proposes a generic cryptanalysis model based on deep learning (DL), where the model tries to find the key of block ciphers from known plaintext-ciphertext pairs.
We show the feasibility of the DL-based cryptanalysis by attacking on lightweight block ciphers such as simplified DES, Simon, and Speck.
The results show that the DL-based cryptanalysis can successfully recover the key bits when the keyspace is restricted to 64 ASCII characters.
The traditional cryptanalysis is generally performed without the keyspace restriction, but only reduced-round variants of Simon and Speck are successfully attacked.
Although a text-based key is applied, the proposed DL-based cryptanalysis can successfully break the full rounds of Simon32/64 and Speck32/64.
The results indicate that the DL technology can be a useful tool for the cryptanalysis of block ciphers when the keyspace is restricted.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
So, Jaewoo. 2020. Deep Learning-Based Cryptanalysis of Lightweight Block Ciphers. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208397
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
So, Jaewoo. Deep Learning-Based Cryptanalysis of Lightweight Block Ciphers. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208397
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
So, Jaewoo. Deep Learning-Based Cryptanalysis of Lightweight Block Ciphers. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208397
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208397
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)