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Cryptanalyse de chiffrements par blocs avec la méthode des variances / Secret-key cryptanalysis based on the variance method.Marriere, Nicolas 20 December 2017 (has links)
La première partie de la thèse porte sur l'utilisation de la méthode des variances dans le cadre des attaques différentielles sur des schémas de Feistel généralisés. Cette méthode permet d'améliorer des attaques sur deux points : la complexité en données ou le nombre de tours couvert par l'attaque.Afin d'atteindre ce but, un outil a été développé permettant de calculer la valeur exacte de l'espérance et de la variance et nous nous servons alors de cette précision pour améliorer les attaques.La seconde partie porte sur une famille de schémas de chiffrement : les EGFN.Nous avons utilisé la méthode des variances et notre outil afin de construire des attaques différentielles. Des simulations ont été effectuées afin de confirmer les résultats.Dans la dernière partie, nous nous intéressons à LILLIPUT, un système de chiffrement concret issu des EGFN. Nous avons effectué une analyse différentielle et monté des attaques avec une structure spécifique.Ces attaques sont trouvées par un programme cherchant des attaques automatiquement. Nous avons notamment mis en avant la possibilité d'études sur les attaques différentielles improbables. / The first part of the thesis is the cryptanalysis of generalized Feistel networks with the use of the variance method.This method allows to improve existing attacks by two ways: data complexity or the number of rounds. In order to do that, we have developed a tool which computes the right values of expectations and variances.It provides a better analysis of the attacks.In the second part, we have studied the EGFN a new family of generalized Feistel networks. We have used the variance method and our tool in order to build some differential attacks. Simulations were made to confirm the theoritical study.In the last part, we have studied LILLIPUT, a concret cipher based on the EGFN.We have provided a differential analysis and build differential attacks which have unusual conditions. These attacks were found empirically by a tool that automatically look for differential attacks. In particular, we have highlighted some improbable differential attacks.
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