Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off
Compromis Temps-Mémoire Cryptanalytique
Résumé
This PhD thesis delves into improvements for Time-Memory Trade-Off (TMTO) methods, focusing mainly on Rainbow Tables. The work revisits the largely disregarded precomputation phase of the Rainbow Tables algorithm, proposing novel advancements. A principal contribution is the filtration method, which significantly cuts down the precomputation time for « perfect » or « clean » Rainbow Tables. The thesis also examines the distributed filtration process and offers a comparison of TMTO precomputation time across different environments. Additionally, the work presents two new variants of Rainbow Tables, namely the Descending and Ascending Stepped Rainbow Tables variants, opening up new trade-off possibilities between precomputation and attack. Moreover, the Ascending and Descending Stepped Rainbow Tables outperform vanilla Rainbow Tables in all cases.
Cette thèse de doctorat explore les améliorations pour les techniques de compromis Temps-Mémoire (TMTO), avec un accent particulier sur les tables arc-en-ciel. Le travail revisite la phase de précalcul des tables arc-en-ciel, souvent négligée, proposant de nouvelles avancées. Une contribution principale est la méthode de filtration, qui réduit significativement le temps de précalcul pour des tables arc-en-ciel dites « parfaites » ou « propres ». La thèse examine également la distribution de la phase de précalcul en utilisant la méthode de filtration et offre une comparaison du temps de précalcul TMTO à travers différents environnements. De plus, le travail présente deux nouvelles variantes des tables arc-en-ciel : Les tables arc-en-ciel à marches descendantes et ascendantes, ouvrant de nouvelles possibilités de compromis entre le précalcul et l'attaque et meilleures sur tous les points que les tables arc-en-ciel classiques.
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