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merci:比较两种计算微分和Boomerang鉴别器经验概率的方法
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2021-04-09
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实验评估 给定一个具有约p = 2 ^ -n的概率的微分或飞旋镖区分符,我们可以使用两种方法来确认该概率,包括: 1-首先选择一个随机tweakey,然后执行大约N * 2 ^ n次差分或飞旋镖查询。 因此,平均预期将有N个查询成功。 2-将N 2 ^ n个查询划分为M串(N 2 ^ n)/ M个查询,在每个查询中我们使用随机密钥。 再次,平均将期望N个查询成功。 对于区分器的所有中间部分,我们都应用了这两种方法,并观察到两种方法的结果不仅几乎相同,而且第二种方法的输出更稳定并且偏差更小。 此外,当执行N * 2 ^ n查询非常昂贵时,第二种方法为相对较小的N提供了更可靠的输出,因为可以通过选择多个随机tweakey来更多地考虑平均值的影响。 例子1 在此示例中,使用这两种方法,我们评估了6至18轮SKINNY-128-384回旋镖识别器I的概率,并比较了结果。 以下形状代表该识别
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merci-main.zip (17个子文件)
merci-main
README.ipynb 11KB
Example1
MultipleRandomTweakeys
middle5r 39KB
middle5r.c 30KB
middle6r.c 30KB
middle6r 39KB
Makefile 159B
SKINNY-128-384-6r-18r-outputs-case2.md 82KB
SingleRandomTweakey
SKINNY-128-384-6r-18r-outputs-case1.md 34KB
middle6r.c 30KB
middle6r 39KB
Makefile 91B
.ipynb_checkpoints
README.md-checkpoint.ipynb 14KB
README-checkpoint.ipynb 11KB
README.md 9KB
Figures
rumi_128_384.pdf 256KB
rumi_128_384.svg 1.77MB
rumi_128_384.png 439KB
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张A裕
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