1995年，Sebastien Dourlens通过允许神经网络学习如何反转S表，将神经网络应用于DES密码分析。 DES。 Adi Shamir通过差分密码分析法研究了DES中的偏差。实验表明可以找到大约50％的密钥位，从而可以在很短的时间内找到完整的密钥。
很可能我误解了一些东西，但是我认为相同的“攻击”不能用于AES，因为逆Rijndael S盒是公共知识，还是我错了？ AES是否设计成通过倒置S盒来防止攻击？
#1 楼
不能。神经密码分析在包括DES和AES在内的严重密码上均无效。框。它应用于Unix crypt（第5.4.4节），它会记住密码/哈希对（通过“从几天到几年”的培训），然后仅执行快速检索；哈希表会定期且快速地执行某些操作！两者均与密码分析无关。Mohammed M. Alani的DES和Triple-DES神经密码分析（在ICONIP 2012中进行）声称在一个Matlab的一小时内对2048或4096个示例中的DES或3DES进行密码分析。在标准PC上；但是没有迹象表明它可以恢复密钥，或者能够预测比训练中提供的输入/输出映射更多的输入/输出映射（即使后者是既定的目标）。我的猜测是-充其量是–它通过训练执行类似的明文/密文记忆。
评论
$ \ begingroup $
我认为需要注意的是，到目前为止，神经密码分析在严格的密码学上已经失败了。
$ \ endgroup $
–迪伦
19年2月19日在16:35
$ \ begingroup $
@Dylan：这些论文中的神经密码分析（因此是问题所在）将密码视为黑匣子，而没有对其内部进行描述。那就是神经密码分析的厄运，与传统的密码分析相比，它处于极大的劣势，并且自动密码分析处理密码的描述（例如编码为可满足性问题）。
$ \ endgroup $
–fgrieu♦
19年2月19日在18:00
评论
如果您没有钥匙，反向S盒将无用。可能会重复使用任何用于密码学的机器学习的实际用途吗？