李夢東 邵玉芳 孫玉情 蔡坤錦(北京電子科技學(xué)院 北京 00070)(西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院 陜西 西安 7007)

0 引 言

在密碼分析技術(shù)中，碰撞搜索已經(jīng)得到了廣泛的研究，其中較為典型的是廣義生日攻擊，它是眾所周知的生日攻擊[1]的推廣。廣義生日攻擊也被稱為k-列表問題，定義如下：已知k個列表和一個目標(biāo)向量的異或結(jié)果為目標(biāo)向量。Wagner首次研究廣義生日攻擊，對任何范圍的k值，他提出一個算法(k-樹算法[2])解決k-列表問題，2015年亞密會，Ivica Nikolic提出多碰撞算法[3]提高了算法的復(fù)雜度，該算法在處理消極列表方面與k-樹算法不同。

1 已有算法介紹與分析

1.1 k-樹算法

Problem1已知k個隨機(jī)列表和一個隨機(jī)向量x∈{0,1}n，試尋找x1∈L1,…,xk∈Lk滿足x1⊕x2⊕…⊕xk=x，一般情況下x=0。

1.2 多碰撞算法

2015年在亞密會上，Ivica Nikolic對Wagner的k-樹算法進(jìn)行了改進(jìn)，此次改進(jìn)主要是基于部分多碰撞的思想，使用部分多碰撞算法處理消極列表。換句話說，不再是簡單地從消極列表中取出元素，而是從消極列表中找到固定比特位上具有相同值的向量集合。然后，迫使積極列表中的元素在對應(yīng)的比特位上具有相同的比特。最后，把積極列表和消極列表合并滿足剩余的比特位產(chǎn)生碰撞。Ivica Nikolic把23兩種情況。接下來詳細(xì)介紹改進(jìn)后的3-樹算法。

定義1集合S={x1,…,xp}，其中x1,…,xp是n比特的向量。如果lows(x1)=lows(x2)=…=lows(xp)，那么就形成向量末端s比特的部分多碰撞。

圖1 改進(jìn)3-樹算法

Kazuhiro Suzuki指出[12]一個集合具有高概率產(chǎn)生多碰撞元素，可以得到：

當(dāng)然也可以通過一種簡單的方式，尋找p的最大值。Kazuhiro Suzuki提出球箱問題，即m個球隨機(jī)扔進(jìn)m個箱子里，試尋找那個箱子中的球最多。這個問題的解決方案是公知的，并且最大期望漸近值為：

Ivica Nikolic的多碰撞算法在k值較大(不是2的冪)的情況也是有效的。具體的操作如圖2所示，把k個列表分為kA個積極列表和kP個消極列表。

圖2 改進(jìn)的k-樹算法(k>3)

因此，相比較經(jīng)典的k-樹算法，改進(jìn)的k-樹算法復(fù)雜度之比為:

2 newtree算法介紹

上述的三個列表分別經(jīng)過Wanger算法產(chǎn)生碰撞值vp，得到列表：

v=v1⊕v2⊕v3,low[3l+1,4l](xip)=vP}

圖3 newtree算法(k=7)

3 復(fù)雜度分析

newtree算法每次運(yùn)行的可以找到方案的概率為：

4 結(jié) 語

基于糾錯碼問題(規(guī)則字譯碼問題[11])設(shè)計的加密體制是目前抵抗量子計算機(jī)攻擊的主要方案之一。本文提出的newtree算法，這種攻擊算法可以對規(guī)則字譯碼問題進(jìn)行攻擊，其復(fù)雜度優(yōu)于多碰撞算法的復(fù)雜度。

本文中我們給出了最近提出的多碰撞算法的一個改進(jìn)算法newtree，主要思路體現(xiàn)在對積極列表和消極列表的處理方式上，從結(jié)果的公式比較可以得到漸進(jìn)復(fù)雜度有所提高，但是newtree算法的局限性是它只適用于2

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