密码学之生日攻击 离散对数问题求解 python实现


生日攻击

离散对数问题( DLP ) 给定素数 p, α \alpha α, β \beta β 是模 p 非零的整数,令 β = α x m o d ?? p \beta = \alpha^x\mod p β=αxmodp ,则求 x 的问题称为离散对数问题。

生日攻击是一种密码攻击,它利用概率论中生日问题背后的数学原理。攻击取决于随机攻击中的高 碰撞 概率和固定置换次数( 鸽巢原理 )。通过生日攻击,可以在 2 n = 2 n / 2 \sqrt{2^n} = 2 ^ {n / 2} 2n ?=2n/2中找到哈希函数的碰撞碰撞,其中 2 n 2 ^ {n} 2n 是经典的预测阻力安全。生日攻击是用来指代一类暴力攻击的名称。它得名于一个令人惊讶的结果:在一个23人的群体中,两个或更多人拥有相同生日的概率大于1/2;这种结果被称为生日悖论。

生日问题

例如,考虑这样一个场景:一个班级有30名学生(n = 30)的教师要求每个人的生日(为简单起见,忽略闰年),以确定是否有任何两个学生具有相同的生日(对应于进一步描述的哈希冲突)。直观地说,这个机会可能看起来很小。与直觉相反,至少有一个学生的概率与任何一天的任何其他学生的生日相同,大约为70%(对于n = 30),公式 1 ? 365 ! ( 365 ? n ) ! ? 36 5 n 1-\frac{365!}{(365-n)!·365^n} 1?(365?n)!?365n365!?

如果老师选择了一个特定的日期(比如9月16日),那么至少有一个学生出生在那个特定日期的几率是,大约是 1 ? ( 364 / 365 ) 30 1 - (364/365)^{30} 1?(364/365)30 7.9%。

实现

输入为生成元 α \alpha α 的阶 p ? 1 p - 1 p?1 和元 β \beta β;输出为离散对数 x = log ? α β x = \log_\alpha \beta x=logα?β,即要求解 β ≡ α x m o d ?? p \beta \equiv \alpha^x \mod p βαxmodp

设置两个长度为 p \sqrt p p ? 的列表:

  • 列表 1 包含 α k m o d ?? p \alpha^k\mod p αkmodp,通过随机选取 p \sqrt p p ? k k k得到;

  • 列表 2 包含 β α ? l m o d ?? p \beta\alpha^{-l}\mod p βα?lmodp,通过随机选取 p \sqrt p p ? l l l得到;

则 在 两 个 列 表 中 很 有 可 能 出 现 重 复 的 项 , 即 α k = β α ? l \alpha^k=\beta\alpha^{-l} αk=βα?l, 因 此 α k + l = β m o d ?? p \alpha^{k+l}=\beta \mod p αk+l=βmodp,那么 x = k + l m o d ?? ( p ? l ) x=k+l \mod {(p-l)} x=k+lmod(p?l)就是要找的离散对数 。

import math
import random


def getRandomList(n):
    """集合方式实现生成n个随机数"""
    numbers = []
    while len(numbers) < n:
        i = random.randint(0, 100)
        if i not in numbers:
            numbers.append(i)
    return numbers


def brithAttack(alpha, beta, p):
    sqrt_p = int(math.sqrt(p))
    # 初始化两个列表
    list_k_value = []
    list_l_value = []
    # 生成 sqrt(p) 长度的随机数集合
    list_k = getRandomList(sqrt_p)
    list_l = getRandomList(sqrt_p)
    # 生成 sqrt(p) 长度的
    for i in range(sqrt_p):
        # 计算出 alpha^k mod p并放入集合,同时在另一列表记录下k
        item_k = pow(alpha, list_k[i], p)
        list_k_value.append(item_k)
        # 计算出 beta * alpha^{-l} mod p 并放入集合,同时在另一列表记录下l
        item_l = beta * pow(alpha, -list_l[i], p) % p
        list_l_value.append(item_l)

    print(list_k_value)
    print(list_l_value)
    # 求出合集
    coincide = set(list_k_value) & set(list_l_value)
    print(coincide)
    if not coincide:
        print("集合为空")
        return False
    else:
        for same in coincide:
            k_index = list_k_value.index(same)
            l_index = list_l_value.index(same)
            k_value = list_k[k_index]
            l_value = list_l[l_index]
            x = k_value + l_value
            print("求出了x")
            print(x % (p - 1))
        return True


if __name__ == '__main__':
    while True:
        if brithAttack(alpha=19, beta=298, p=521):
            break

带入数据检测发现结果正确

298 = 1 9 17 m o d ?? 521 , 17 = log ? 19 298 m o d ?? 521 298=19^{17} \mod 521,17 = \log_{19}298 \mod 521 298=1917mod521,17=log19?298mod521

在这里插入图片描述