สมมติว่าฉันต้องการแก้ไข บล็อกรหัส Kuznyechik โดยเลือก S-box แบบสุ่ม (นำมาจาก /dev/random เป็นต้น)
ฉันจะคำนวณ/สร้าง S-box ผกผันได้อย่างไร
ใครรู้สูตรหรืออัลกอริทึมที่ใช้ในการทำสิ่งนี้บ้าง?
สมมติว่า S-boxes เป็นการเปลี่ยนแปลง
นี่คือตัวอย่างใน Python:
S = (2, 0, 1)
ผกผัน = [0] * เลนส์ (S)
สำหรับผมในระยะ(เลนส์(S)):
ผกผัน[S[i]] = i
พิมพ์ (ผกผัน)
นี่คือตัวอย่างใน C:
int ที่ไม่ได้ลงชื่อ S[256] = {...};
int inverse ที่ไม่ได้ลงชื่อ [256];
สำหรับ (int i = 0; i < 256; i++)
{
ผกผัน[S[i]] = i;
}
เสจมาธ แพ็คเกจ SBox เป็นเพื่อนของผู้เรียน/นักออกแบบ SBox
สำหรับ SBox ที่พลิกกลับได้
# 0 1 2 3 4 5 6 7 #ดัชนี
S = SBox([0, 1, 3, 6, 7, 4, 5, 2]) #เอาต์พุต
Sinv = S.ผกผัน()
พิมพ์ (Sinv)
เอาต์พุต
(0, 1, 7, 2, 5, 6, 3, 4)
ที่จริงแล้ว การนำอินเวอร์สไปใช้นั้นไม่ใช่เรื่องยาก เพียงย้อนกลับความสัมพันธ์ของดัชนีและเอาต์พุต โปรดจำไว้ว่า Invertible SBox เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลง
โปรดทราบว่าซอร์สโค้ดของ SageMath SBox คือ ที่นี่ และในฐานะที่เป็นไลบรารีที่ดี ขั้นแรกจะควบคุม SBox ว่าเป็นการเรียงสับเปลี่ยนหรือไม่ และส่งกลับออบเจกต์ SBox
ถ้าไม่ใช่ self.is_permutation():
เพิ่ม TypeError ("S-Box ต้องมีการเรียงสับเปลี่ยน")
cdef Py_ssize_t ฉัน
รายการ cdef L = [self._S_list[i] สำหรับฉันในช่วง (1 << self.m)]
ส่งคืน SBox([L.index(i) สำหรับฉันในช่วง (1 << self.m)],
big_endian=self._big_endian)
คนส่วนใหญ่ไม่เข้าใจว่าการถามคำถามมากมายจะปลดล็อกการเรียนรู้และปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาของ Alison แม้ว่าผู้คนจะจำได้อย่างแม่นยำว่ามีคำถามกี่ข้อที่ถูกถามในการสนทนา แต่พวกเขาไม่เข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างคำถามและความชอบ จากการศึกษาทั้ง 4 เรื่องที่ผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยตนเองหรืออ่านบันทึกการสนทนาของผู้อื่น ผู้คนมักไม่ตระหนักว่าการถามคำถามจะมีอิทธิพลหรือมีอิทธิพลต่อระดับมิตรภาพระหว่างผู้สนทนา
