論文の概要: Fingerprinting Implementations of Cryptographic Primitives and Protocols that Use Post-Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17830v1
- Date: Sat, 22 Mar 2025 18:00:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:33:08.092678
- Title: Fingerprinting Implementations of Cryptographic Primitives and Protocols that Use Post-Quantum Algorithms
- Title(参考訳): 量子後アルゴリズムを用いた暗号プリミティブとプロトコルのフィンガープリント実装
- Authors: Tushin Mallick, Ramana Kompella, Ashish Kundu, Cristina Nita-Rotaru,
- Abstract要約: 我々はキー交換とデジタル署名プリミティブを解析し,フィンガープリント後量子(PQ)アルゴリズムの実現可能性を評価する。
プロトコルレベルの分析では、PQキー交換の存在とタイプを検出することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.400975928420569
- License:
- Abstract: Fingerprinting is a technique used to create behavioral profiles of systems to identify threats and weaknesses. When applied to cryptographic primitives and network protocols, it can be exploited by attackers for denial-of-service, key recovery, or downgrade attacks. In this paper, we evaluate the feasibility of fingerprinting post-quantum (PQ) algorithms by analyzing key exchange and digital signature primitives, their integration into protocols like TLS, SSH, QUIC, OpenVPN, and OIDC, and their usage in SNARK libraries (pysnark and lattice_zksnark). PQ algorithms differ from classical ones in memory and computation demands. We examine implementations across liboqs and CIRCL libraries on Windows, Ubuntu, and MacOS. Our experiments show that we can distinguish classical from PQ key exchange and signatures with 98% and 100% accuracy, respectively; identify the specific PQ algorithm used with 97% and 86% accuracy; distinguish between liboqs and CIRCL implementations with up to 100% accuracy; and identify PQ vs. hybrid implementations within CIRCL with 97% accuracy. In protocol-level analysis, we can detect the presence and type of PQ key exchange. SNARK libraries are distinguishable with 100% accuracy. To demonstrate real-world applicability, we apply our fingerprinting methods to the Tranco dataset to detect domains using PQ TLS and integrate our methods into QUARTZ, an open-source threat analysis tool developed by Cisco.
- Abstract(参考訳): フィンガープリンティング(英: Fingerprinting)は、脅威や弱点を識別するシステムの行動プロファイルを作成する技術である。
暗号プリミティブやネットワークプロトコルに適用すると、攻撃者がサービス拒否、キーリカバリ、ダウングレード攻撃に利用することができる。
本稿では、キー交換とデジタル署名プリミティブを分析し、TLS、SSH、QUIC、OpenVPN、OIDCなどのプロトコルに統合し、SNARKライブラリ(pysnarkとlatix_zksnark)で使用することによる、フィンガープリント後のPQアルゴリズムの実現可能性を評価する。
PQアルゴリズムは、メモリと計算要求の古典的なアルゴリズムとは異なる。
我々は、Windows、Ubuntu、MacOS上のLiboqsおよびCIRCLライブラリの実装について検討する。
実験の結果,従来のPQキー交換と署名をそれぞれ98%と100%の精度で識別できること,97%と86%の精度で使用する特定のPQアルゴリズムを識別できること,最大100%の精度でLiboqとCIRCLの実装を識別できること,CIRCL内のPQとハイブリッド実装を97%の精度で識別できることが確認された。
プロトコルレベルの分析では、PQキー交換の存在とタイプを検出することができる。
SNARKライブラリは100%精度で識別可能である。
実世界の応用性を実証するため,我々はTrancoデータセットにフィンガープリント手法を適用し,PQ TLSを用いてドメインを検出し,Ciscoが開発したオープンソースの脅威分析ツールであるQUARTZに統合した。
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