咱們知道數據加密標準(Data Encryption Standard: DES)的密鑰長度是56比特,所以算法的理論安全強度是256。但二十世紀中後期正是計算機飛速發展的階段,元器件製造工藝的進步使得計算機的處理能力愈來愈強,DES將不能提供足夠的安全性。1997年1月2號,美國國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology: NIST)宣佈但願徵集高級加密標準(Advanced Encryption Standard: AES)[3],用以取代DES。AES獲得了全世界不少密碼工做者的響應,前後有不少人提交了本身設計的算法。最終有5個候選算法進入最後一輪:Rijndael,Serpent,Twofish,RC6和MARS,下圖分別爲其中的5位做者。最終通過安全性分析、軟硬件性能評估等嚴格的步驟,Rijndael算法獲勝。git
Rijndael由比利時兩位很是著名的密碼學家Joan Daemen和Vincent Rijmen設計。Rijndael是一個分組密碼算法族,其分組長度包括128比特、160比特、192比特、224比特、256比特,密鑰長度也包括這五種長度,可是最終AES只選取了分組長度爲128比特,密鑰長度爲128比特、192比特和256比特的三個版本。本文主要結合AES-128進行介紹,AES-196和AES-256的思路基本同樣,只是密鑰擴展算法的過程會稍有不一樣,加解密的輪數會適當增長,但加解密的操做都是同樣的。另外,本文只對AES算法的各個模塊、基本原理進行介紹,旨在加深對算法流程、密碼算法實現的瞭解。在正式軟件運用中並不推薦本身編寫代碼,不少開源項目如Linux,OPENSSL,SRTP等都有很是高效的實現。因爲數學知識的缺陷,本文不介紹算法安全性分析相關的知識,有興趣的讀者能夠自行閱讀相關文獻。github
AES是一個分組密碼,屬於對稱密碼範疇,AES算法的模塊在對稱密碼領域特別是分組密碼領域常有使用。算法
AES加密算法涉及4種操做:字節替代(SubBytes)、行移位(ShiftRows)、列混淆(MixColumns)和輪密鑰加(AddRoundKey)。下圖給出了AES加解密的流程,從圖中能夠看出:1)解密算法的每一步分別對應加密算法的逆操做,2)加解密全部操做的順序正好是相反的。正是因爲這幾點(再加上加密算法與解密算法每步的操做互逆)保證了算法的正確性。加解密中每輪的密鑰分別由種子密鑰通過密鑰擴展算法獲得。算法中16字節的明文、密文和輪子密鑰都以一個4x4的矩陣表示。數組
字節代替的主要功能是經過S盒完成一個字節到另一個字節的映射。S盒的詳細構造方法能夠參考文獻[4]。這裏直接給出構造好的結果,下圖(a)爲S盒,圖(b)爲S-1(S盒的逆)。S盒用於提供密碼算法的混淆性。安全
S和S-1分別爲16x16的矩陣,完成一個8比特輸入到8比特輸出的映射,輸入的高4-bit對應的值做爲行標,低4-bit對應的值做爲列標。假設輸入字節的值爲a=a7a6a5a4a3a2a1a0,則輸出值爲S[a7a6a5a4][a3a2a1a0],S-1的變換也同理。網絡
例如:字節00000000B替換後的值爲(S[0][0]=)63H,再經過S-1便可獲得替換前的值,(S-1 [6][3]=)00H。ide
行移位是一個4x4的矩陣內部字節之間的置換,用於提供算法的擴散性。函數
1) 正向行移位性能
正向行移位用於加密,其原理圖以下。其中:第一行保持不變,第二行循環左移8比特,第三行循環左移16比特,第四行循環左移24比特。優化
假設矩陣的名字爲state,用公式表示以下:state’[i][j] = state[i][(j+i)%4];其中i、j屬於[0,3]。
2) 逆向行移位
逆向行移位便是相反的操做,即:第一行保持不變,第二行循環右移8比特,第三行循環右移16比特,第四行循環右移24比特。
用公式表示以下:state’[i][j] = state[i][(4+j-i)%4];其中i、j屬於[0,3]。
列混淆:利用GF(28)域上算術特性的一個代替,一樣用於提供算法的擴散性。
1) 正向列混淆
正向列混淆的原理圖以下:
根據矩陣的乘法可知,在列混淆的過程當中,每一個字節對應的值只與該列的4個值有關係。此處的乘法和加法都是定義在GF(28)上的,須要注意以下幾點:
1) 將某個字節所對應的值乘以2,其結果就是將該值的二進制位左移一位,若是原始值的最高位爲1,則還須要將移位後的結果異或00011011;[1]
英文原文描述以下:In particular, multiplication of a value by x (i.e., by {02}) can be implemented as a 1-bit left shift followed by a conditional bitwise XOR with (0001 1011) if the leftmost bit of the original value (prior to the shift) is 1.
2) 乘法對加法知足分配率,例如:07·S0,0=(01⊕02⊕04)·S0,0= S0,0⊕(02·S0,0)(04·S0,0)
3) 此處的矩陣乘法與通常意義上矩陣的乘法有所不一樣,各個值在相加時使用的是模28加法(異或運算)。
下面舉一個例子,假設某一列的值以下圖,運算過程以下:
在計算02與C9的乘積時,因爲C9對應最左邊的比特爲1,所以須要將C9左移一位後的值與(0001 1011)求異或。同理能夠求出另外幾個值。
2) 逆向列混淆
逆向列混淆的原理圖以下:
因爲:
說明兩個矩陣互逆,通過一次逆向列混淆後便可恢復原文。
這個操做相對簡單,其依據的原理是「任何數和自身的異或結果爲0」。加密過程當中,每輪的輸入與輪子密鑰異或一次;所以,解密時再異或上該輪的輪子密鑰便可恢復。
密鑰擴展的原理圖以下:
密鑰擴展過程說明:
1) 將種子密鑰按圖(a)的格式排列,其中k0、k1、……、k15依次表示種子密鑰的一個字節;排列後用4個32比特的字表示,分別記爲w[0]、w[1]、w[2]、w[3];
2) 按照以下方式,依次求解w[j],其中j是整數而且屬於[4,43];
3) 若j%4=0,則w[j]=w[j-4]⊕g(w[j-1]),不然w[j]=w[j-4]⊕w[j-1];
函數g的流程說明:
a) 將w循環左移8比特;
b) 分別對每一個字節作S盒置換;
c) 與32比特的常量(RC[j/4],0,0,0)進行異或,RC是一個一維數組,其值以下。(RC的值只須要有10個,而此處用了11個,實際上RC[0]在運算中沒有用到,增長RC[0]是爲了便於程序中用數組表示。因爲j的最小取值是4,j/4的最小取值則是1,所以不會產生錯誤。)
RC = {0x00, 0x01, 0x02, 0x04, 0x08, 0x10, 0x20, 0x40, 0x80, 0x1B, 0x36}
密碼算法要求是可逆的,這樣解密算法才能正確的恢復明文。拿AES來講,在密鑰固定的狀況下,明文和密文在整個輸入空間是一一對應的。所以算法的各個部件也都是可逆的,再將各個部件的操做順序設計成可逆的,密文就能正確的解密了。
本身寫了一份AES-128的實現代碼,放在Github上;另一份AES代碼實現了3種密鑰長度的算法,和標準文檔徹底保存一致,沒有作任何優化,有興趣能夠看看。
AES中列混淆部分設計有限域乘法操做,在運行中須要消耗較多的時間。如今的計算平臺都擁有豐富的軟件資源(RAM、Flash等),所以AES的軟件實現通常都會採用查表的方式,將字節替代、行移位、列混淆合在一塊兒查表,大概消耗8-10K字節的存儲空間,但效率很是之高。
在硬件上,爲了減小實現面積,能夠經過對解密的操做進行適當調換,這樣解密操做能夠複用加密的電路。
SIMD [10]:單指令流多數據流指令,最經常使用的包括SSE、SSE二、AVX、AVX512 [5] 等,如今不少Intel和AMD的處理器都支持。SIMD操做可以很大地提升效率,一些項目中都有用到,好比libsodium [6](A modern and easy-to-use crypto library)、FastMemcpy [7] (Speed-up over 50% in average vs traditional memcpy in gcc 4.9 or vc2012 )、hamming_weight [8] (C library to compute the Hamming weight of arrays)等。
AES-NI [9]:AES硬件指令,可以很快地實現AES加解密,大部分Intel處理器、AMD處理器支持。
[1] William Stallings著;王張宜等譯. 密碼編碼學與網絡安全——原理與實踐(第五版)[M]. 北京:電子工業出版社,2012.1.
[2] Daemen J, Rijmen V. AES proposal: Rijndael[J]. 1998.
[3] Advanced Encryption Standard, https://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_Encryption_Standard, 2017年3月獲取.
[4] Joan Daemen and Vincent Rijmen, The Design of Rijndael, AES - The Advanced Encryption Standard, Springer-Verlag 2002 (238 pp.)
[5] SSE, SSE2, AVX, AVX512等, https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/, 2017年6月獲取.
[6] Libsodium, https://github.com/jedisct1/libsodium, 2017年6月獲取.
[7] FastMemcpy, https://github.com/skywind3000/FastMemcpy, 2017年6月獲取.
[8] Hamming_weight, https://github.com/CountOnes/hamming_weight, 2017年6月獲取.
[9] AES-NI, https://en.wikipedia.org/wiki/AES_instruction_set, 2017年6月獲取.
[10] SIMD, https://en.wikipedia.org/wiki/SIMD, 2017年6月獲取.
2017.11.19
a) 完善了評選指標的說明;
2017.06.03
a) 列混淆中加法是模28,不是模2;
b) 增長了SIMD和AES-NI的介紹;
2017.03.15
a) 增長了Rijndael和AES的區別;b) 增長了參考文獻;c) 提到AES查表的實現;d) 循環移位不以字節爲單位,統一改爲比特;
e) 修復了Rijndael算法連接的錯誤;f) 更正了錯別字;