Kapitel 3: Etwas Informationstheorie
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- Leonard Haupt
- vor 8 Jahren
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1 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 28 orlesung Kryptographie (SS06) Kapitel 3: Etwas Informationstheorie Komplexitätstheoretische Sicherheit: Der schnellste Algorithmus, K zu knacken erfordert mindestens N Operationen. N ist so groß, dass man es als praktisch unmöglich ansehen kann, K zu knacken. Informationstheoretische Sicherheit: Nicht einmal ein Angreifer mit unbeschränkter Rechenzeit kann K knacken.
2 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 29 orlesung Kryptographie (SS06) Schreibweisen für die Wahrscheinlichkeit: p(x): Wahrscheinlichkeit des Ereignisses X. p(x, Y ): Wahrscheinlichkeit, dass die Ereignisse X und Y eintreten (gemeinsame Wahrscheinlichkeit). p(x Y ): Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis X eintritt, wenn das Ereignis Y eintritt (bedingte Wahrscheinlichkeit). Für p(y ) 0 ist p(x Y ) = p(x, Y ) p(y )
3 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 30 orlesung Kryptographie (SS06) Der Satz von Bayes Satz 1 (Bayes) Ist p(y ) > 0, dann gilt p(x Y ) = p(x)p(y X). p(y ) Beweis: (Nicht in dieser Vorlesung.)
4 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 31 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Abschnitt 3.1: Perfekte Chiffren Seien x ein Klartext, y ein Chiffretext und k ein Schlüssel. Wir definieren: p(x): (a priori) Wahrscheinlichkeit des Klartextes x. p(k): Wahrscheinlichkeit des Schlüssels k. p(y): Wahrscheinlicheit des Chiffretextes y.
5 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 32 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Chiffretext-Wahrscheinlichkeit Ein Klartext x und ein Schlüssel k definieren eindeutig den Chiffretext y = E k (x). Entsprechend können wir die Wahrscheinlichkeit p(y) abhängig von p(x) und p(k) beschreiben: p(y) = p(k)p(d k (y)). k K
6 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 33 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Klartext-Wahrscheinlichkeit Angenommen, wir kennen die Wahrscheinlichkeiten p(x) für jeden Klartext x und die Wahrscheinlichkeit p(k) für jeden Schlüssel k. Sei ein Chiffretext y gegeben. Im Rahmen eines Known-Ciphertext Angriffs interessieren wir uns für die bedingte Wahrscheinlichkeit p(x y). Dies ist (a posteriori) Wahrscheinlichkeit des Klartextes x. ( Tafel)
7 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 34 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Perfekte Chiffren (Definition) Eine Chiffre ist perfekt, wenn für alle Klartexte x P und alle Chiffretexte y C gilt: p(x y) = p(x). Intuitiv gesprochen: Eine Chiffre ist perfekt, wenn ein Chiffretext dem Gegner absolut Nichts über den zugehörigen Klartext verrät.
8 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 35 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Perfekte Chiffren (Beispiel) Der Schlüssel k ZZ 26 der Caesar-Chiffre sei gemäß Gleichverteilung gewählt. Dann gilt: Einen einzelnen Buchstaben mit der Caesar-Chiffre zu verschlüsseln ist perfekt. Ein zufälliges Buchstabenpaar mit der Caesar-Chiffre zu verschlüsseln ist nicht perfekt: p(klartext=ab Chiffretext=CC) = 0 0 p(klartext=ab) = 1/26 2.
9 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 36 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Die Schlüssellänge perfekter Chiffren Satz 2 Die Anzahl der Schlüssel einer perfekten Chiffre ist mindestens so groß wie die Anzahl der Klartexte. Beweis: ( Tafel)
10 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 37 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Die Vernam-Chiffre ( One-Time Pad ) Ganze Zahl n ( Anzahl der Buchstaben ) Klartext- = Chiffretext- = Schlüsselmenge = ZZ n 26. Verschlüsseln des Klartextes x = (x 1,..., x n ) ZZ 26 unter dem Schlüssel k = (k 1,... k n ) ZZ 26 : E k (x) = (x 1 + k 1,..., x n + k n ). Entschlüsseln des Chiffretextes y = (y 1,..., y n ): D k (y) = (y 1 k 1,..., y n k n ). Erzeugung des Schlüssels k = (k 1,... k n ) ZZ 26 : zufällig gemäß Gleichverteilung. Vernam (1917)
11 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 38 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Die Vernam-Chiffre (2) Satz 3 (Shannon, 1949) Die Vernam-Chiffre ist perfekt. Beweis: ( Tafel)
12 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 39 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Mehrfache Verwendung eines Schlüssels Wird der Schlüssel einer Vernam-Chiffre definitionswidrig mehrfach verwendet, kann die Chiffre katastrophal unsicher werden: Schlüssel k = (..., k i,...) Klartexte x = (..., x i,...) und x = (..., x i,...) Chiffretexte y = (..., y i,...) und y = (..., y i,...) y i = x i + k i und y i = x i + k i Wir erhalten schlüsselunabhängige Differenzen d i = y i y i = x i x i Known plaintext Angriff einfach!
13 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 40 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Mehrfache Verwendung eines Schlüssels (2) Beispiel: für einen Known Ciphertext Angriff: Ich möchte zwei unter dem gleichen Schlüssel Vernam -chiffrierte Texte dechiffrieren, weil mich der Inhalt interessiert. Die Texte sind in deutsch verfasst und handeln vom Geschäftsgebaren der Firma Microsoft. Vermutung: Das Wort microsoft wird in beiden Texten des öfteren auftauchen.
14 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 41 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Mehrfache Verwendung eines Schlüssels (3) Idee: Ich berechne die Differenz beider Texte, und versuche systematisch, an jeder Stelle das Wort microsoft zu addieren bzw. zu subtrahieren. Dabei suche ich nach sinnvollen Textfragmenten, die ich nach links und rechts fortsetzen kann: hwzrxtsua + microsoft = tebillgat
15 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 42 orlesung Kryptographie (SS06) 3.1: Perfekte Chiffren Verallgemeinerungen der Vernam-Chiffre Wir haben die Vernam-Chiffre über der Gruppe (ZZ 26, +) definiert. Natürlich kann man die Vernam-Chiffre über beliebigen endlichen Gruppen definieren. Insbesondere beruht der Beweis von Satz 3 nicht auf spezifischen Eigenschaften der Gruppe (ZZ 26, +), er lässt sich auf alle endlichen Gruppen verallgemeinern. Besondere Relevanz für die Computer-gestützte Kryptographie hat die Gruppe ({0, 1}, ).
16 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 43 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Abschnitt 3.2: Entropie Known Plaintext Angriffe: Gegner braucht statistische Kenntnisse über Klartexte. Wie kann man die (für den Gegner) nützlichen Eigenschaften der Klartexte quantitativ beschreiben? Wie schwierig es ist, einen sinnvollen von einem zufälligen Klartext zu unterscheiden.
17 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 44 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Was ist die Entropie? Die Entropie, soll den Informationsgehalt einer Nachrichtenquelle angeben. Entropie: Anzahl Bits die mindestens gebraucht werden, um die Information einer Nachrichtenquelle darzustellen. (Intuition, noch keine Definition!)
18 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 45 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Beispiel Wieviel Entropie weist eine Quelle auf, die die vier Buchstaben a,..., d erzeugt, und zwar a mit der Wahrscheinlichkeit p( a ) = 0.5, b mit der Wahrscheinlichkeit p( b ) = 0.25, und c und d mit p( c ) = p( d ) = 0.125?
19 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 46 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Beispiel (2) Variante I a 00 b 01 c 10 d 11 Variante II a 1 b 01 c 000 d Buchst. 2 Bit. 1 Buchst Bit.
20 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 47 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Entropie (Definition) Sei Q eine Quelle von n Elementen, q 1,..., q n, die mit der Wahrscheinlichkeit p(q i ) auftreten. Die Entropie von Q ist n H(Q) = p(q i ) log 2 p(q i ) i=1
21 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 48 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Entropie bei Gleichverteilung Satz 4 Ist Q eine gleichverteilte Quelle von n Elementen, dann ist H(Q) = log 2 (n). Beweis: Ist Q gleichverteilt, also p(q i ) = 1/n, dann ist H(Q) = n p(q i ) log 2 p(q i ) = i=1 = n 1 n log 2 n 1/n log 2 (1/n) i=1 1 n = log 1 2 n = log 2 (n)
22 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 49 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Entropie bei Ungleichverteilung Satz 5 Ist Q nicht gleichverteilt, so ist H(Q) < log 2 (n). (ohne Beweis) Folgerung Egal wie Q verteilt ist, stets gilt 0 H(Q) log 2 (n).
23 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 50 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Gemeinsame Entropie Man kann auch die gemeinsame Entropie H(Q, R) zweier Nachrichtenquellen Q und R angeben. Sind Q und R voneinander unabhängig, gilt H(Q, R) = H(Q) + H(R).
24 Stefan Lucks 3: Informationstheorie 51 orlesung Kryptographie (SS06) 3.2: Entropie Bemerkungen Die Entropie einer Nachrichtenquelle kann vom Betrachter abhängen (und von der Fragestellung des Betrachters). In diesem Zusammenhang spricht man von der bedingten Entropie. Sei K eine Schlüsselquelle mit der Entropie K. Faustregel: Rechenfaufwand für einen intelligenten Brute-Force Angriff etwa 2 H(K ) getestete Schlüssel. Es gibt noch andere Formen als die hier vorgestellte Shannon-Entropie, z.b. die Min-Entropie ( Übung).
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