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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimizing Guessing Strategies for Algebraic Cryptanalysis with Applications to EPCBC

verfasst von : Michael Walter, Stanislav Bulygin, Johannes Buchmann

Erschienen in: Information Security and Cryptology

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we demonstrate how to use Mixed Integer Linear Programming to optimize guessing strategies for algebraic cryptanalysis with applications to the block cipher EPCBC. Using our optimized guessing strategy we are able to attack 5 rounds of EPCBC-96 and 8 rounds of EPCBC-48 faster than brute force using one and two known plaintexts resp. Finally, we are able to identify a class of weak keys for which the attack is faster than brute force for up to 7 rounds of EPCBC-96. Alongside results on EPCBC we believe that the proposed technique of optimized guessing is a useful tool in a more general context of algebraic cryptanalysis.

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Metadaten
Titel
Optimizing Guessing Strategies for Algebraic Cryptanalysis with Applications to EPCBC
verfasst von
Michael Walter
Stanislav Bulygin
Johannes Buchmann
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38519-3_12