流密码Salsa20的差分研究

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (1): 5-7.

流密码Salsa20的差分研究

李申华¹,郑世慧²,宋春燕³

1.山东大学密码技术与信息安全教育部重点实验室，济南 250100
2.北京邮电大学信息安全中心，北京 100876
3.中国海洋大学信息科学与工程学院计算机科学系，山东青岛 266100

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2008-01-01 发布日期:2008-01-01
通讯作者: 李申华

Research on differential of Salsa20

LI Shen-hua¹,ZHENG Shi-hui²,SONG Chun-yan³

1.Laboratory of Cryptographic Technology and Information Security，Shandong University，Ji’nan 250100，China
2.Information Security Center，University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China
3.College of Information Science and Engineering，Ocean University of China，Qingdao，Shandong 266100，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2008-01-01 Published:2008-01-01
Contact: LI Shen-hua

摘要/Abstract

摘要： ECRYPT是欧洲启动的一个为期4年的信息安全项目，它征集了Salsa20，HC256，LEX等34个候选算法。对其中的热门候选算法Salsa20的差分进行了研究，首先给出了有关Salsa20算法中的quarterround函数4个高概率差分，然后分析了Salsa20轮变换的差分分布情况，并给出了一个概率为2^-50的4轮差分路线，最后得出了三个有关Salsa20差分攻击的结论。

关键词: Salsa20, 流密码, ECRYPT, 差分

Abstract: ECRYPT is a four years information security project which was launched by Europe after NESSIE.34 ciphers have been collected as the candidates to ECRYPT Stream Cipher Project，which include Salsa20，HC256，LEX and so on.This paper researches on the differential of Salsa20.We gived four properties which are the differential of quarterround function with high probability，analyzed the differential of round function and gave a differential of 4 rounds with the probability 2^-50.In addition，we gave three conclusions about the attack to Salsa20.

Key words: Salsa20, stream cipher, ECRYPT, differential

李申华¹,郑世慧²,宋春燕³. 流密码Salsa20的差分研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(1): 5-7.

LI Shen-hua¹,ZHENG Shi-hui²,SONG Chun-yan³. Research on differential of Salsa20[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(1): 5-7.

[1]	邹杰，李俊. 多策略协方差矩阵学习差分进化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 78-87.
[2]	沈璇，王欣玫，何俊，孙志远. Robin算法改进的6轮不可能差分攻击[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 95-99.
[3]	胡晓敏，王明丰，张首荣，李敏. 用于文本聚类的新型差分进化粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 61-67.
[4]	薛冕，刘翔，石蕴玉，辛斌杰. 抑制光照不均匀影响的图像特征点提取算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 183-191.
[5]	钱峥远，曾国荪. 精英化岛屿种群引导的差分进化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 73-81.
[6]	陈雷，尹钧圣. 高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 77-90.
[7]	张可铧，成卫青. 基于空间动态划分的差分隐私聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 97-103.
[8]	曹林根，宓超. 集装箱箱号字符识别算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 178-185.
[9]	崔彩霞，毕超超，范勤勤. 基于隐马尔可夫链的自适应MODE及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 83-94.
[10]	李荣，贺兴时，杨新社. 基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 258-268.
[11]	李莎，林晖. 结合MLR和ARIMA模型的时空建模及预测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 276-282.
[12]	侯尧，陶洋，杨理，熊炼. 基于差分隐私的个人轨迹信息保护机制[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(9): 106-110.
[13]	许斌，梁晓兵，沈博. 大数据环境中非交互式查询差分隐私保护模型[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 116-121.
[14]	梁晓兵，许斌，翟峰，沈博. 基于属性分类的用电大数据隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 93-100.
[15]	沈鑫，邹德旋，张强. 采用双变异策略的自适应差分进化算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 146-157.