Interested Article - Псевдослучайная функция Наора — Рейнгольда

Псевдослучайная функция Наора — Рейнгольда , введённая в 1997 году и для построения различных криптографических примитивов в симметричном шифровании и криптографии с открытым ключом . Отличительными особенностями данной псевдослучайной функции являются низкая вычислительная сложность и высокая криптографическая стойкость . Данные свойства вместе с тем фактом, что распределение значений данной функции близко к равномерному , позволяют использовать ее в качестве основы для многих криптографических схем .

Постановка

В криптографии под семейством псевдослучайных функций понимают набор функций (которые могут быть эффективно вычислены за полиномиальное время), обладающих следующим свойством: злоумышленник не может эффективно найти какое-либо существенное различие между поведением функции из данного семейства и истинной случайной функции . Пусть — это - битное простое число , простое число , являющееся делителем , а , — некоторый элемент с мультипликативным порядком по модулю . Тогда функция Наора — Рейнгольда определяется некоторым -мерным вектором над полем и равна:

где — это двоичное представление целого числа , с добавлением ведущих нулей, если это необходимо .

Пример

Пусть и . В качестве с мультипликативным порядком можно выбрать . Тогда при , и функция вычисляется как

Так как двоичное представление числа — это .

Вычислительная сложность

Построение псевдослучайной функции Наора — Рейнгольда требует умножений по модулю и одно возведение в степень по модулю , которое может быть сделано за умножений по этому модулю .

Для данной функции было показано, что существует такой полином , что для любого , может быть реализована схемой из пороговых элементов глубины и размера, не превышающего . Это означает, что функции Наора — Рейнгольда принадлежит в терминах .

Применение

Псевдослучайная функция Наора — Рейнгольда может быть использована в качестве основы многих криптографических схем , включая симметричное шифрование , аутентификацию и электронные подписи .

Также было показано, что данная функция может быть использована в :

  • : даже если злоумышленник может изменить распределение ключей в зависимости от значений, которые функция хеширования присвоила предыдущим ключам, он не сможет умышленно вызвать коллизии.
  • построении схем аутентификации на основе имитовставки , которые надёжно защищены от атак.
  • выдаче статичных идентификационных номеров, которые могут быть проверены устройствами, располагающими лишь небольшим объёмом памяти.
  • построении систем радиолокационного опознавания .

Безопасность

Псевдослучайная функция Наора — Рейнгольда имеет высокую криптографическую стойкость . Пусть злоумышленнику известны значения функции в нескольких точках: и ему необходимо вычислить . Если , то чтобы получить , злоумышленнику необходимо решить для и . Но по не существует эффективного алгоритма, способного решить данную задачу .

Поток чисел, генерируемый псевдослучайной функцией , также должен быть непредсказуемым, то есть, он должен быть неотличим от совершенно случайного набора чисел. Пусть обозначает алгоритм, имеющий доступ к оракулу , который вычисляет . Предположим, что выполняется для . Тогда для любого вероятностного полиномиального алгоритма и достаточно большого выполнено :

, где — пренебрежимо мало.

Первая вероятность равна доле наборов , на которых алгоритм выдаёт единицу, а вторая получается из случайного выбора пары и функции среди множества всех функций .

Линейная сложность

Одним из естественных показателей того, насколько последовательность может быть полезной для криптографических целей, является её линейная сложность. Линейная сложность -элементной последовательности , над кольцом — это длина кратчайшего линейного рекуррентного соотношения , где . Для функции Наора — Рейнгольда было показано, что существуют такие и , что для любого и достаточно большого линейная сложность последовательности , , удовлетворяет следующему неравенству :

для всех, кроме не более чем векторов .

Равномерность распределения

Статистическое распределение экспоненциально близко к равномерному распределению почти для всех векторов :

пусть множества или, другими словами, отклонение распределения значений псевдослучайной функции от равномерного распределения . Было показано, что если — это битовая длина , тогда для всех векторов справедливо неравенство , где :

и .

Это свойство не имеет непосредственного криптографического значения, но если бы оно не было выполнено, это могло бы повлечь катастрофические последствия для применения функции .

Последовательности на эллиптической кривой

Анализ этой функции на эллиптической кривой позволяет улучшить криптографическую стойкость соответствующей системы. Пусть простое число и — эллиптическая кривая над . Тогда любой вектор определяет конечную последовательность в циклической группе , где — битовое представление , , — некоторый элемент на с мультипликативным порядком , а — это операция возведения элемента в степень относительно групповой операции в абелевой группе -рациональных точек эллиптической кривой . В таких обозначениях последовательность Наора — Рейнгольда на эллиптической кривой определяется как , где обозначает абсциссу точки .

Если предположение Диффи — Хеллмана выполнено, то индекса не достаточно для вычисления за полиномиальное время. Для эллиптической кривой Наора — Рейнгольда было показано, что существуют такие и , что для любого и достаточно большого линейная сложность последовательности удовлетворяет следующему неравенству :

для всех, кроме не более чем векторов .

См. также

Примечания

  1. Moni Naor, Omer Reingold. // Journal of the ACM. — 2004-03-01. — Т. 51 , вып. 2 . — С. 231–262 . — ISSN . — doi : .
  2. Thierry Mefenza Nountu. (англ.) . — 2017-11-28. 28 ноября 2019 года.
  3. Igor E. Shparlinski. // Information Processing Letters. — 2000-12. — Т. 76 , вып. 3 . — С. 95–99 . — ISSN . — doi : .
  4. Ernest F. Brickell, Daniel M. Gordon, Kevin S. McCurley, David B. Wilson. (англ.) // Advances in Cryptology — EUROCRYPT’ 92 / Rainer A. Rueppel. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1993. — Vol. 658 . — P. 200–207 . — ISBN 978-3-540-56413-3 . — doi : .
  5. Aggelos Kiayias, Stavros Papadopoulos, Nikos Triandopoulos, Thomas Zacharias. // Proceedings of the 2013 ACM SIGSAC conference on Computer & communications security - CCS '13. — New York, New York, USA: ACM Press, 2013. — ISBN 978-1-4503-2477-9 . — doi : .
  6. Oded Goldreich, Shafi Goldwasser, Silvio Micali. (англ.) // Advances in Cryptology / George Robert Blakley, David Chaum. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1985. — Vol. 196 . — P. 276–288 . — ISBN 978-3-540-15658-1 . — doi : .
  7. . — Berlin: Springer, 1998. — x, 640 pages с. — ISBN 3-540-64657-4 , 978-3-540-64657-0.
  8. Marcos Cruz, Domingo Gómez, Daniel Sadornil. // Finite Fields and Their Applications. — 2010-09. — Т. 16 , вып. 5 . — С. 329–333 . — ISSN . — doi : .
  9. Igor E. Shparlinski. // Finite Fields and Their Applications. — 2001-04. — Т. 7 , вып. 2 . — С. 318–326 . — ISSN . — doi : .
  10. Igor E. Shparlinski, Joseph H. Silverman. (англ.) // Designs, Codes and Cryptography. — 2001-12-01. — Vol. 24 , iss. 3 . — P. 279–289 . — ISSN . — doi : .
Источник —

Same as Псевдослучайная функция Наора — Рейнгольда