《表3 RECTANGLE算法的14轮差分特征》
先利用MILP方法建立搜索多轮最佳差分特征的模型,得到低轮数的最优差分特征及概率作为参考依据.遍历活动S盒Si所有可能的位置,构造出若干条单轮循环差分特征.选取合适的迭代循环差分特征,并利用MILP方法向前后扩展搜索具有给定输入或输出差分的低轮最优差分特征,由这些低轮差分特征拼接出长轮数的差分特征.特别的,对于RECTANGLE算法,基于一条7轮的迭代单轮循环差分特征,在其前面添加1轮,并在其后面添加6轮,我们得到了一条差分概率为2-61的14轮差分特征,具体见表3,该特征与现有的RECTANGLE算法最佳差分特征的轮数及概率相同[4].
图表编号 | XD00205511200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.01 |
作者 | 崔雅馨、徐洪、戚文峰 |
绘制单位 | 信息工程大学、信息工程大学、信息工程大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |