Detail publikace
Evolving Boolean Functions for Fast and Efficient Randomness Testing
Sýs Marek (VUT)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY)
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY)
Matyáš Václav, Dr. (CK-SZZ)
Boolean function, genetic algorithm, statistical randomness testing
Bezpečnost kryptografických algoritmů (jako jsou blokové a hashovací funkce) je často určena náhodnotí jejich výstupu. Tento článek prezentuje novou metodu pro testování statistické náhodnosti kryptografických funkcí. Metoda je založena na evoluřní konstrukci tzv. odlišovačů náhodností. Každý odlišovač je reprezentovaný jako Boolovský polynom v algebraické normální formě. Původní metoda využívající hledání hrubou silou je nahrazena evolučním algoritmem, který umožňuje lepší škálování. S pomocí navržené metody byly nalezeny odlišovací funkce stejné kvality, jako původním algoritmem. Ovšem rychlost hledání se zlepšila 40x. Navržený přístup umožnil efektivnější prohledávání prostoru Boolovských funkcí a získat komplexnější odlišovače v porovnání s původní metodou.
@inproceedings{BUT155018,
author="Vojtěch {Mrázek} and Marek {Sýs} and Zdeněk {Vašíček} and Lukáš {Sekanina} and Václav {Matyáš}",
title="Evolving Boolean Functions for Fast and Efficient Randomness Testing",
booktitle="Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '18)",
year="2018",
pages="1302--1309",
publisher="Association for Computing Machinery",
address="Kyoto",
doi="10.1145/3205455.3205518",
isbn="978-1-4503-5618-3",
url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11686/"
}