Điểm:0

Về sự khác biệt giữa bảng Rainbow và bảng Hellman

lá cờ in

Em đang tìm hiểu bảng cầu vồng và bảng địa ngục và tò mò về sự khác nhau giữa chúng nên đã để lại câu hỏi như sau.

Wikipedia mô tả câu sau:

Thuật ngữ "Bàn cầu vồng" lần đầu tiên được sử dụng trong bài báo đầu tiên của Oechslin. Thuật ngữ này đề cập đến cách sử dụng các chức năng giảm thiểu khác nhau để tăng tỷ lệ thành công của cuộc tấn công. Phương pháp ban đầu của Hellman sử dụng nhiều bảng nhỏ với mỗi hàm giảm khác nhau. Các bảng cầu vồng lớn hơn nhiều và sử dụng một hàm giảm khác nhau trong mỗi cột. Khi màu sắc được sử dụng để thể hiện các hàm rút gọn, cầu vồng sẽ xuất hiện trong bảng cầu vồng. Hình 2 trong bài báo của Oechslin chứa một đồ họa đen trắng minh họa các phần này liên quan với nhau như thế nào. Đối với bài thuyết trình của mình tại hội nghị Crypto 2003, Oechslin đã thêm màu vào đồ họa để làm cho liên tưởng cầu vồng rõ ràng hơn. Đồ họa nâng cao đã được trình bày tại hội nghị được hiển thị bên phải.

Theo đó, bảng hellman sử dụng cùng một chức năng giảm cho mỗi bảng trong khi lưu trữ một số bảng có kích thước $m\times t$.

Mặt khác, bảng cầu vồng tạo ra một bảng lớn hơn nhiều và sử dụng hàm rút gọn khác nhau cho mỗi cột.

Tại thời điểm này, một vài câu hỏi phát sinh.

  1. Cuối cùng, sử dụng phương pháp nào trong hai phương pháp, chẳng phải sẽ thuận lợi hơn khi lưu trữ một số lượng lớn các phần tử (Tất nhiên sẽ phải tính toán trước rất nhiều.)?

  2. Sự khác biệt trong cách sử dụng hàm rút gọn có dẫn đến các kết quả khác nhau không?

  3. Theo quan điểm của tôi, nói chung, mọi người dường như sử dụng bảng cầu vồng nhiều hơn bảng Hellman, nhưng tại sao?

Cảm ơn bạn.

Điểm:0
lá cờ sa

Có một số khía cạnh để xem xét (các) câu hỏi của bạn và thực sự không thể có một câu trả lời ngắn gọn.

Giấy Phân tích thuật toán đánh đổi cầu vồng Được sử dụng trong thực tế bên dưới cung cấp tổng quan rất chi tiết về việc sử dụng bảng cầu vồng và cách chọn tham số.

https://eprint.iacr.org/2013/591.pdf

Trừu tượng:

Đánh đổi bộ nhớ thời gian giải mật mã là một công cụ để đảo ngược các chức năng một chiều và phương pháp bảng cầu vồng, thuật toán đánh đổi nổi tiếng nhất, được sử dụng rộng rãi để phục hồi mật khẩu. Mặc dù nghiên cứu sâu rộng đã được thực hiện trên sự đánh đổi cầu vồng, thuật toán thực sự được sử dụng trong thực tế khác với thuật toán ban đầu được nghiên cứu kỹ lưỡng. Công việc này cung cấp một phân tích đầy đủ về thuật toán đánh đổi cầu vồng đó là được sử dụng trong thực tế. Không giống như các tác phẩm hiện có về sự đánh đổi cầu vồng, phân tích được thực hiện trong mô hình bộ nhớ ngoài, do đó vấn đề thực tế quan trọng về thời gian tải bảng được đưa vào tài khoản. Kết quả là, chúng tôi có thể cung cấp các tham số đánh đổi giúp tối ưu hóa thời gian của đồng hồ treo tường. Quan trọng nhất

Tuy nhiên, trong thực tế, các bảng tiền tính toán rất lớn của sự đánh đổi cầu vồng ban đầu phải nằm trên đĩa chậm và những thứ này cần được tải vào bộ nhớ chính nhỏ hơn để Chế biến. Tình huống này khá khác với RAM mô hình tính toán và bộ nhớ phi cục bộ cao hành vi truy cập của sự cân bằng cầu vồng ban đầu làm cho nó thực hiện đơn giản trên một máy tính hiện đại khá không thực tế để sử dụng, ngoại trừ trong trường hợp nhỏ ít thú vị hơn không gian tìm kiếm.

Một số phân tích thống kê cũng được thực hiện trong bài báo.

Chúc bạn đọc vui vẻ!

pioneer avatar
lá cờ in
Cảm ơn về giới thiệu của bạn!

Đăng câu trả lời

Hầu hết mọi người không hiểu rằng việc đặt nhiều câu hỏi sẽ mở ra cơ hội học hỏi và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân. Ví dụ, trong các nghiên cứu của Alison, mặc dù mọi người có thể nhớ chính xác có bao nhiêu câu hỏi đã được đặt ra trong các cuộc trò chuyện của họ, nhưng họ không trực giác nhận ra mối liên hệ giữa câu hỏi và sự yêu thích. Qua bốn nghiên cứu, trong đó những người tham gia tự tham gia vào các cuộc trò chuyện hoặc đọc bản ghi lại các cuộc trò chuyện của người khác, mọi người có xu hướng không nhận ra rằng việc đặt câu hỏi sẽ ảnh hưởng—hoặc đã ảnh hưởng—mức độ thân thiện giữa những người đối thoại.