项目名称: 计算可靠且可组合安全的复杂密码协议符号化分析方法研究

项目编号: No.61300177

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 张子剑

作者单位: 北京理工大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 传统的符号化分析方法因在建模过程中并未形式化定义密码算法所需满足的具体安全属性,所以不具有计算可靠性。同时,该方法因尚未实现协议的模块化分析技术,无法将分析完整的密码协议拆分成分析若干密码子协议,所以不具有可组合安全性。这导致该方法在分析由多种密码算法和密码子协议组成的复杂密码协议时,存在状态空间爆炸问题效率低。为设计兼具计算可靠性和可组合安全性的符号化分析方法,以正确且高效的分析复杂密码协议,本项目拟就如下工作展开研究:①设计同时支持多种密码算法的密码算法可扩展符号化模型,并证明其兼具计算可靠性和可组合安全性。②面向密码算法可扩展符号化模型,设计同时支持多种密码协议的复杂密码协议符号化分析方法,并证明其兼具计算可靠性和可组合安全性。③搭建协议安全性验证平台,验证设计的符号化分析方法能够正确且高效的分析复杂密码协议。本项目实现了复杂密码协议的安全性分析,具有重要的理论意义和应用价值。

中文关键词: 密钥协商;符号化分析;隐私保护;智能电网;云

英文摘要: The traditional symbolic analysis methods cannot maintain the computational soundness, because the specific security properties of the cryptographic algorithms have not been defined formally during the process of modeling. Meanwhile, since the modular approach of the cryptographic protocols have not been realized so far, the symbolic analysis cannot be decomposed from an entire cryptographic protocol to some cryptographic sub-protocols. Therefore, these methods cannot maintain the composable security as well. This leads that these methods are inefficiency because of the state space explosion problem, when analyzing a complex cryptographic protocol which is composed by different kinds of the cryptographic algorithms and the cryptographic sub-protocols. To design the symbolic analysis methods with computational soundness and composable security, so as to implement the correct and effective symbolic analysis of the complex cryptographic protocols, with the help of the computational soundness proof and the composable security proof of the symbolic analysis methods, we study as the following: 1) Design the extendable symbolic models of the cryptographic algorithms, which support different kinds of the crytographic algorithms simultaneously. Moreover, prove that these models preserve both the compuational soundness an

英文关键词: Key Exchange;Symbolic Analysis;Privacy Protection;Smart Grid;Cloud

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

强化学习可解释性基础问题探索和方法综述
专知会员服务
85+阅读 · 2022年1月16日
【中科大】数值计算方法扩充课程,116页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2022年1月7日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年8月6日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月16日
专知会员服务
70+阅读 · 2021年5月11日
【经典书】计算理论导论,482页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年4月10日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年12月21日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
并发-分布式锁质量保障总结
阿里技术
0+阅读 · 2022年3月7日
HTTP客户端演进之路
InfoQ
0+阅读 · 2021年12月6日
分布式一致性算法:解决分布式系统 80%核心问题
夕小瑶的卖萌屋
1+阅读 · 2021年8月31日
智能合约的形式化验证方法研究综述
专知
14+阅读 · 2021年5月8日
【经典书】计算理论导论,482页pdf
专知
2+阅读 · 2021年4月10日
机器学习计算距离和相似度的方法
极市平台
10+阅读 · 2019年9月20日
python文本相似度计算
北京思腾合力科技有限公司
24+阅读 · 2017年11月6日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
21+阅读 · 2017年10月24日
文本分析 | 常用距离/相似度 一览
数说工作室
26+阅读 · 2017年10月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关VIP内容
强化学习可解释性基础问题探索和方法综述
专知会员服务
85+阅读 · 2022年1月16日
【中科大】数值计算方法扩充课程,116页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2022年1月7日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年8月6日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月16日
专知会员服务
70+阅读 · 2021年5月11日
【经典书】计算理论导论,482页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年4月10日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年12月21日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
相关资讯
并发-分布式锁质量保障总结
阿里技术
0+阅读 · 2022年3月7日
HTTP客户端演进之路
InfoQ
0+阅读 · 2021年12月6日
分布式一致性算法:解决分布式系统 80%核心问题
夕小瑶的卖萌屋
1+阅读 · 2021年8月31日
智能合约的形式化验证方法研究综述
专知
14+阅读 · 2021年5月8日
【经典书】计算理论导论,482页pdf
专知
2+阅读 · 2021年4月10日
机器学习计算距离和相似度的方法
极市平台
10+阅读 · 2019年9月20日
python文本相似度计算
北京思腾合力科技有限公司
24+阅读 · 2017年11月6日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
21+阅读 · 2017年10月24日
文本分析 | 常用距离/相似度 一览
数说工作室
26+阅读 · 2017年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员