ALGORITMO DE CIFRADO SIMÉTRICO BASADO EN MAPEO LOGÍSTICO Y TRANSFORMADA RÁPIDA DE FOURIER

Francisca Angélica Elizalde Canales, Jesús Iván Rivas Cambero

Resumen


Las herramientas estadísticas utilizadas en la criptografía desde la antigüedad hasta nuestros días, son muy útiles en el criptoanálisis de sistemas de cifrado dado que ofrecen un buen instrumento para la identificación del sistema de cifrado utilizado en un criptograma. Los algoritmos criptográficos son cada vez más necesarios para garantizar la confidencialidad de los datos en la transmisión de forma segura a través de canales de comunicación inseguros. En éste trabajo se presenta un algoritmo de cifrado simétrico, cuya implementación está basada en el acoplamiento de mapeo logístico, un generador congruencial lineal, y la trasformada rápida de Fourier. Como parte del proceso se generan subclaves de cifrado a través de una semilla extraída de una zona caótica para aumentar su nivel de aleatoriedad. Se realiza un análisis al criptograma, en particular, con pruebas estadísticas sobre datos cifrados, con el fin de determinar su impredecibilidad en secuencias generadas, evaluando las propiedades de independencia y aleatoriedad. Se obtienen resultados en simulación que muestran una notable distorsión en los datos cifrados con respecto a los originales, que, en términos de seguridad, disminuye su vulnerabilidad ante ataques externos.

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Referencias


S. Singh, The Code Book: The Science of Secrecy from Ancient Egypt to Quantum Cryptography. 1999. Anchor Books.

D. Kahn, The Codebreakers - The Story of Secret Writing. 1996. revised ed. Scribner.

N. Aaseng, Navajo Code Talkers: Americas Secret Weapon in World War II. 1992. Walker & Company. New York.

M. Mogollon, Cryptography and security services: mechanisms and applications. 2007. Hershey, PA: CyberTech. Pp. 51-97.

B. Rajan, P. Saumitr, “A novel compression and encryption scheme using variable model arithmetic coding and coupled chaotic system”. IEEE Transactions on circuits and system. Vol. 4. 2006. Pp. I- 53.

M. Jiménez, F. Flores, G. González, “System for Information Encryption Implementing Several Chaotic Orbits”. Ingeniería, Investigación y Tecnología. Vol. 16. Issue 3. 2015. Pp. 335-343.

Radwan, S. AbdElHaleem, S. Abd-El-Hafiz, “Symmetric encryption algorithms using chaotic and non-chaotic generators: A review”. Journal of Advanced Research. Vol. 7. No. 2. 2016. Pp. 193–208.

F. Li, B. Luo, P. Liu, “Secure information aggregation for smart grids using homomorphic encryption”. First IEEE international conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm). Pp. 327–332.

Kerckhoffs, “La cryptographie militaire, Journal des sciences militaires”. Vol. 9. 1983. Pp. 161-191.

Rottondi, G. Verticale, “Privacy-friendly load scheduling of deferrable and interruptible domestic appliances in Smart Grids”. Computer Communications. Vol. 58. No. 1. 2015. Pp. 29–39.

Engel, Wavelet-based load profile representation for smart meter privacy. Innovator Smart Grid Technologies (ISGT), IEEE PES. 2013. Pp. 1-6.

McKenna, I. Richardson, M. Thomson, “Smart meter data: Balancing consumer privacy concerns with legitimate applications”. Energy Policy. Vol. 41. 2012. Pp. 807-814.

S. Zeadally, A. S.K. Pathan, C. Alcaraz, M. Badra, “Towards privacy protection in smart grid”. Wireless personal communications. Vol. 73. No. 1. 2013. Pp. 23-50.

H. Hennawy, A. Omar, S. Kholaif, “LEA: Link Encryption Algorithm Proposed Stream Cipher Algorithm”. Ain Shams Engineering Journal. Vol. 6. No. 1. 2015. Pp. 57-65.

Shannon, A mathematical theory of communication. 1948. Bell Syst. Tech. Pp. 27, 379–423, 623–656.

S. Kumar, K. Abhishek, M. Singh, “Accessing Relevant and Accurate Information using Entropy”. Procedia Computer Science. 2015. Pp. 54, 449-455.

Shannon, Teoría de la Comunicación de Secrecy Systems. Bell Tech System. Vol. 28. 1949. Pp. 656-715.

Rao Logistic Map: A Possible Random Number Generator. http://arXiv.org/abs/cond-mat/9310004v1

R. May, Simple Mathematical Models with Very Complicated Dynamics, Nature. 1976. Pp. 261, 459-467.

M. François, T. Grosges, D. Barchiesi, R. Erra, “Pseudo-random number generator based on mixing of three chaotic maps”. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. Vol. 19. No. 4. 2014. Pp.887-895.


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