Шпаргалки по криптографии
Вопросы - Компьютеры, программирование
Другие вопросы по предмету Компьютеры, программирование
иптографическая защита
информации. Процедуры выработки и проверки электронной цифровой подписи на базе
асимметричного криптографического алгоритма. - Введ. 01.01.95. - М.: Изд-во
стандартов, 1994
6. Birgitt Pfotzmann. Digital Signature Schemes. General Framework and
Fail-Stop Signatures. - Berlin etc.: Springer-Verlag, 1990. (Lecture Notes in
Computer Science; 1100). - P. 396.
7. David Chaum, Hans van Antwerpen. Undeniable Signatures // Advances in
Cryptology - CRYPTO89. - Berlin etc.: Springer-Verlag, 1990. (Lecture Notes in
Computer Science; 435). - P. 212-216.
8. David Chaum. Zero-Knowledge Undeniable Signatures // Advances in Cryptology
- EUROCRYPT90. - Berlin etc.: Springer-Verlag, 1991. (Lecture Notes in
Computer
Science; 473). - P. 458-464.
9. Amos Fiat, Adi Shamir. How to prove yourself: Practical Solutions to
Identification and Signature Problems // Advances in Cryptology - CRYPTO86. -
Berlin etc.: Springer-Verlag, 1987. (Lecture Notes in Computer Science; 263). -
P. 186-194.
10. Uriel Feige, Amos Fiat, Adi Shamir. Zero Knowledge Proofs of Identity //
Proc. 19th Annual ACM Symp. on Theory of Computing. - 1987. - P. 210-217.
11. Uriel Feige, Amos Fiat, Adi Shamir. Zero Knowledge Proofs of Identity //
Journal of Cryptology. - Vol. 1, No. 2. - 1988. - P. 77-94.
12. Silvio Micali, Adi Shamir. An Improvement of the Fiat-Shamir Identification
and Signature Scheme // Advances in Cryptology - CRYPTO88. - Berlin etc.:
Springer-Verlag, 1989. (Lecture Notes in Computer Science; 403). - P. 216-231.
13. Schnorr C.P. Efficient Identification and Signatures for Smart Cards //
Advances in Cryptology - CRYPTO89. - Berlin etc.: Springer-Verlag, 1990.
(Lecture Notes in Computer Science; 435). - P. 239-251.
================================================
Q: А что есть стандартного в области криптографии в Windows?
A: Криптографические функции есть начиная с Win95 osr 2, WinNT 4.0.
В частности функция зашифрования называется CryptEncrypt(a,w), а расшифрования
CryptDecrypt(a,w).
Q: Где взять более подробное описание (прототипы функций) и
что там используется ?
A: Как обычно - берешь Win32 API... Алгоpитмы могyт быть любыми, поcколькy
cиcтема pаcшиpяемая и позволяет подключение дополнительных кpиптопpовайдеpов.
Cтандаpтный кpиптопpовайдеp, входящий в cоcтав Win* иcпользyет RSA для обмена
ключами и ЭЦП, RC2 и RC4 для шифpования и MD5 и SHA для хэшиpования. Описание
констант и функций, например, в wincrypt.h от C++ Builder-а 3.0. Алгоритм-это
преимущественно RSA или сделанный на ее платформе.
Provider Type Key Exchange Signature Encryption Hashing
PROV_RSA_FULL RSA RSA RC2, RC4 MD5, SHA
PROV_RSA_SIG n/a RSA n/a MD5, SHA
PROV_DSS n/a DSS n/a SHA
PROV_FORTEZZA KEA DSS Skipjack SHA
PROV_MS_EXCHANGE RSA RSA CAST MD5
PROV_SSL RSA RSA varies varies
A2: Hу зачем сразу читать header-ы (их потом), есть нормальная документация:
Сообщения и сертификаты:
Аутентификация и шифрование соединений:
Обзор системы на русском:
X. ПРИЛОЖЕНИЯ. Примеры реализации.
Первоначальная мысль вставить это сюда была критически обдумана и отброшена -
слишком большой объем. Вместо этого решено было создать библиотеку реализаций
и сложить в одном месте в инете. Пока это место находится по адресу:
ftp://ftp.wtc-ural.ru/pub/ru.crypt
XI. Здесь пары вопрос/ответ, которые я затруднился определить в какой-либо
раздел. Вобщем, "разное" :)
Q: Как проверить "случайность" моего ГСП (генератор случайной
последовательности).
A1: В интеpнете есть "Diehard test battery". Этот комплект содеpжит 15 тестов
чисел на случайность. Адpес
A2:
Предположим у тебя имеется файл (массив,набор чисел) значений некоторой
случайной величины и ставится задача изучения ее свойств, т.е. являются ли
эти значения равномерно распределенными (равновероятными) в некотором
интервале.
Относительно изучаемой случайной величины можно сделать два предположения,
называемых нуль-гипотезой и альтернативной гипотезой:
1) Случайная величина имеет равномерное распределение (нуль-гипотеза)
2) Случайная величина не имеет равномерного распределения, т.е. закон
распределения случайной имеет уклонения от равномерного распределения
(альтернативная гипотеза).
В математической статистике сущесвуют ряд тестов, назваемых критериями
согласия для проверки функции распределения случайной величины на предмет ее
соответствия теоретически ожидаемому закону распределения. Примерами
таких критериев согласия являются Хи-квадрат (критерий Пирсона) и критерий
Kолмогорова-Смирнова, критерий серий и т.д. Kритериев много.
Статистические критерии могут установить только отличие теоретического
и экспериментального распределений, поэтому нуль-гипотеза,как правило
выдвигается для проверки - нет ли оснований для ее отбрасывания.
Другими словами невозможно доказать "чистую случайность" последовательности,
но можно с определенной степенью вероятности опровергнуть противоположное
утверждение. Таким образом, для решения является ли различие достоверным
необходимо установить границы для близости-различия частот в выборке и
теоретически ожидаемых частот. Данная величина называется уровнем значимости,
и обычно принимает значения 5%, 1%, 0.1%. Результат называется значимым на
уровне 5%, если правильная нуль-гипотеза будет отклонена не более, чем в 5%
случаев.
Kритерий согласия Хи-квадрат.
Пусть необходимо протестировать генератор, выдающий некоторую
последовательность бит, относительно которой выдвигается нуль-гипотеза
о том, что эта последовательность имеет равномерное распределение.
Обозначим