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关于为随机函数PRF的入门认知

时间:2024-05-12 17:11:06浏览次数:30  
标签:PRF 函数 认知 随机 prf 分组 密钥 入门

伪随机函数(Pseudo Random Function,即PRF)在密码学中是一个重要的概念,是一个基础的密码学原语。

基本概念

PRF是一个确定性的函数。我们记定义在 $(K,X,Y)$ 上的函数$F$,其中$K$是密钥空间,$X$和$Y$分别是输入和输出空间。对于PRF,给定确定的密钥k,函数$F$应该看上去是一个定义在$X \rightarrow Y$上的随机函数。

这里有随机函数的概念。考虑定义域$X$和值域$Y$,定义一个集合其中包含所有定义在此定义域和值域上的函数。从这个集合中随机挑选一个函数,此函数就是随机函数。因此,这里“随机”的概念不是指函数的输出是随机的,而是函数本身是被随机选择出来的。PRF是伪随机的,意思就是无法与真正的随机函数区分开来。

PRF与分组密码有紧密的联系。分组密码也可以称之为伪随机置换PRP,在很多语境中,PRP就是指分组密码。在实际应用时,可以用安全的分组密码代替PRF而不失安全性。

特点

PRF将随机性应用到输入数据上,通常具有两个特点:

  • 给定相同的密钥和输入,产生相同的输出。
  • 对于不同的密钥和输入,输出看起来随机且不可预测。

在我看来,这两个特点前者体现了其函数的性质,后者体现了伪随机性。

此外,有博客提到了PRF的安全特性:

  • 伪随机性,不可预测。
  • 抗相关性,输入输出不存在明显相关性。
  • 抗差分攻击,输入稍微变化,输出应该具有高度不确定性。

应用场景

关于PRF,网络上有很多资料,通常关于其定义、安全性证明、与PRP和分组密码的联系等等,很少提到PRF的应用场景,即在什么时候可以使用PRF,能够实现什么样的效果。

密码学中PRF有多种作用:

  • 伪随机数生成,可以生成密码学伪随机数。
  • 密钥派生,从一个密钥扩展生成更多密钥。
  • 生成加密算法所需的随机性,比如对称加密用于生成IV。
  • 等等。

PRF可以使用分组密码实现,如AES,也可以使用HMAC(散列消息认证码)。从编程角度来看,PRF在调用前需要进行初始化。

# init
prf = PseudoRandomFunction(key=k)

# call prf
output1 = prf(input1)
output2 = prf(input2)

output3 = prf(input1)  # output1 == output3

output1output2具有伪随机性。

标签:PRF,函数,认知,随机,prf,分组,密钥,入门
From: https://www.cnblogs.com/louistang0524/p/18187949

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