Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

CoolTest: Improved Randomness Testing Using Boolean Functions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F25%3A00140774" target="_blank" >RIV/00216224:14330/25:00140774 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-92886-4_1" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-92886-4_1</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-92886-4_1" target="_blank" >10.1007/978-3-031-92886-4_1</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    CoolTest: Improved Randomness Testing Using Boolean Functions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this work, we present a new randomness test, CoolTest. CoolTest finds the optimal Boolean function from functions over $k$ variables for distinguishing tested data from random. CoolTest generalizes and improves BoolTest (ICETE'17) as it can find an arbitrary correlation among $k$ variables with comparable complexity, while BoolTest searches only for functions of a predefined form. CoolTest uses the innovative idea of Chatterjee et al. (INDOCRYPT'22), allowing to test $2^{2^k}$ Boolean functions while evaluating only $2^k$ of them. The test of Chatterjee et al. works only for rare cases when the correlated bits are close in the data. CoolTest makes the idea practically usable by selecting only a subset of bits on which it looks for a distinguisher. We evaluated CoolTest on outputs of 14 reduced-round cryptographic functions (e.g., AES, Twofish, Keccak, MD5). The results show that CoolTest significantly improves compared to BoolTest in almost all cases. On 100 MB of data, CoolTest provides better results for SHA-2, SHA-1, MD6, and SHACAL-2 than statistical test suites NIST STS, Dieharder, and TestU01, which consist of many different tests. We provide an estimate of the amount of data necessary to find a distinguisher based on the type and relative frequency of a non-random pattern.

  • Název v anglickém jazyce

    CoolTest: Improved Randomness Testing Using Boolean Functions

  • Popis výsledku anglicky

    In this work, we present a new randomness test, CoolTest. CoolTest finds the optimal Boolean function from functions over $k$ variables for distinguishing tested data from random. CoolTest generalizes and improves BoolTest (ICETE'17) as it can find an arbitrary correlation among $k$ variables with comparable complexity, while BoolTest searches only for functions of a predefined form. CoolTest uses the innovative idea of Chatterjee et al. (INDOCRYPT'22), allowing to test $2^{2^k}$ Boolean functions while evaluating only $2^k$ of them. The test of Chatterjee et al. works only for rare cases when the correlated bits are close in the data. CoolTest makes the idea practically usable by selecting only a subset of bits on which it looks for a distinguisher. We evaluated CoolTest on outputs of 14 reduced-round cryptographic functions (e.g., AES, Twofish, Keccak, MD5). The results show that CoolTest significantly improves compared to BoolTest in almost all cases. On 100 MB of data, CoolTest provides better results for SHA-2, SHA-1, MD6, and SHACAL-2 than statistical test suites NIST STS, Dieharder, and TestU01, which consist of many different tests. We provide an estimate of the amount of data necessary to find a distinguisher based on the type and relative frequency of a non-random pattern.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    ICT Systems Security and Privacy Protection. SEC 2025. IFIP Advances in Information and Communication Technology

  • ISBN

    9783031928857

  • ISSN

    1868-4238

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    3-17

  • Název nakladatele

    Springer Nature Switzerland

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Maribor, Slovenia

  • Datum konání akce

    21. 5. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001544590800001