Description
Grostl est une fonction de hachage finaliste de la compétition SHA-3. Elle est dotée d'une preuve de sécurité qui assure sa résistance aux attaques en collision, pré-image et seconde pré-image sous l'hypothèse que deux permutations internes sont idéales. Ces permutations, 14 tours d'un SPN, calques de l'AES, présentent une structure sensible aux attaques rebond. Ces attaques sont des attaques différentielles qui permettent de créer un distingueur, un algorithme qui prouve le caractère non idéal de la permutation et annule la preuve de sécurité. Grâce à l'utilisation de solveur de systèmes linéaires sous contraintes, il est possible de faire émerger des différentielles très structurées. L'utilisation de la représentation en Super SBOX et de trois algorithmes de fusion de listes permettent alors de réaliser une attaque sur une version à 12 tours des permutations internes en 2^{72}.
Next sessions
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Dissecting CRAFT, a full-round attack
Speaker : Eran Lambooij - Inria
I will present the first full-round key recovery attack on CRAFT, a block cipher introduced at ToSC 2019. The attack builds on the previous observation (ToSC 2026) that the state of CRAFT can be decomposed into two parts that barely exchange information. We transform this property into a dissection attack on the full-round cipher. This shows that in some cases we can elevate the dissection attack[…]-
Cryptography
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Key Attack on the ACDGV Matrix Encryption Scheme
Speaker : Anmoal Porwal - Technical University of Munich
I will present our key-recovery attack on the ACDGV public-key encryption scheme proposed at ASIACRYPT 2024 by Aragon, Couvreur, Dyseryn, Gaborit, and Vinçotte. The secret key is a Gabidulin code hidden by appending random rows and columns and by left- and right-multiplication with invertible matrices. Our attack exploits the resulting algebraic structure to recover an equivalent secret key. It[…]-
Cryptography
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Asymmetric primitive
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Module Learning With Errors and Structured Extrapolated Dihedral Cosets
Speaker : Jinwei Zheng - Télécom Paris
The Module Learning With Errors (MLWE) problem is the fundamental hardness assumption underlying the key encapsulation and signature schemes ML-KEM and ML-DSA, which have been selected by NIST for post-quantum cryptography standardization. Understanding its quantum hardness is crucial for assessing the security of these standardized schemes. Inspired by the equivalence between LWE and[…]-
Cryptography
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