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Enhancing Security in LFSR-based Stream Ciphers through Improved Non- linearity Techniques

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 13 Number 4 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.82-90
  • 저자
    Niringiye Godfrey, Hoon Jae Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A462013

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In many stream ciphers, Linear Feedback Shift Registers (LFSRs) are a fundamental component. Even though they are fundamental, their nature of inherent linearity can be exploited by cybercriminals through cryptanalytic attacks. In this research, we explore the importance of non-linearity in LFSR-based stream ciphers. We then propose techniques for achieving enhanced security through incorporation of strong non-linear elements. Specifically, we explore the application of S-boxes, Permutation boxes, Full Adder, and other non-linear operations in combining function and address limitations of traditional approaches. Finally, security analysis of our design is performed. We analyze Period, Linear Complexity, Randomness and Correlation Immunity. The results obtained are compared with the National Institute of Standards and Technology (NIST) requirements. All the results passed the NIST tests, indicating that our proposed enhancements offer a robust solution to the fundamental weaknesses of traditional LFSRs thereby contributing to more secure cryptographic systems.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background and Motivation
2.1.Traditional LFSR Approaches and Weaknesses
3. Proposed Techniques
3.1 Proposed Enhancements
3.2 Proposed Design
4. Validation and Implementation
5. Conclusion
6. Acknowledgement
7. References

키워드

Keywords: Stream Ciphers LFSRs Non-linearity S-boxes P-Boxes Cryptanalysis Differential Power Analysis (DPA).

저자

  • Niringiye Godfrey [ Department of Computer Engineering, Dongseo University ]
  • Hoon Jae Lee [ Professor, Dept. of Information Security, Dongseo University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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