Практичнi реалiзацiї iдеального декомпресора та їх вплив на стiйкiсть криптосистем
| dc.contributor.advisor | Кудiн, Антон Михайлович | |
| dc.contributor.author | Нiманчук, Юлiя Анатолiївна | |
| dc.date.accessioned | 2026-08-20T07:55:36Z | |
| dc.date.available | 2026-08-20T07:55:36Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | Квалiфiкацiйна робота мiстить: 46 стор., 1 рисунок, 3 таблицi, 20 джерел. У роботi дослiджується задача виявлення прихованих структурних залежностей у криптографiчно замаскованих потоках даних iз використанням статистичних тестiв та алгоритмiв стиснення даних. Метою дослiдження є оцiнка можливостей компресiйного та статистичного аналiзу для виявлення слабких нелiнiйних залежностей у криптографiчно замаскованих даних. Об’єктом дослiдження є бiнарнi послiдовностi, отриманi в результатi криптографiчних перетворень даних. Предметом дослiдження є методи компресiйного та статистичного аналiзу даних, що застосовуються для виявлення структурних особливостей. У ходi роботи побудовано експериментальну модель модифiкованої послiдовностi з контрольованою контекстною залежнiстю в молодших бiтах. Проведено серiю експериментiв iз використанням статистичного тестового набору NIST SP 800-22 та алгоритмiв стиснення LZMA i ZPAQ. Показано, що стандартнi статистичнi тести не виявляють прихованих локальних залежностей на рiвнi повної послiдовностi, тодi як компресiйнi методи демонструють рiзну чутливiсть до структурних модифiкацiй. Зокрема, контекстно-орiєнтованi алгоритми стиснення виявляють слабкi залежностi ефективнiше за класичнi словниковi методи. | |
| dc.description.abstractother | The study investigates the problem of detecting hidden structural dependencies in cryptographically masked data streams using statistical tests and data compression algorithms. The aim of the research is to evaluate the capabilities of compression-based and statistical analysis to detect weak nonlinear dependencies in cryptographically masked data. The object of the research is binary sequences obtained as a result of cryptographic data transformations. The subject of the research is compression and statistical data analysis methods used to detect structural features. In the course of the work, an experimental model of a modified sequence with controlled contextual dependence in the least significant bits was constructed. A series of experiments was conducted using the NIST SP 800-22 statistical test suite and compression algorithms LZMA and ZPAQ. It was shown that standard statistical tests fail to detect hidden local dependencies at the full-sequence level, whereas compression-based methods exhibit different sensitivity to structural modifications. In particular, context-oriented compression algorithms detect weak dependencies more effectively than classical dictionary-based methods. | |
| dc.format.extent | 46 с. | |
| dc.identifier.citation | Нiманчук, Ю. А. Практичнi реалiзацiї iдеального декомпресора та їх вплив на стiйкiсть криптосистем : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Нiманчук Юлiя Анатолiївна. - Київ, 2026. - 46 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/82627 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | криптографiя | |
| dc.subject | компресiйний криптоаналiз | |
| dc.subject | NIST SP 800-22 | |
| dc.subject | LZMA | |
| dc.subject | ZPAQ | |
| dc.subject | ентропiйне маскування | |
| dc.subject | cryptography | |
| dc.subject | compression cryptanalysis | |
| dc.subject | entropy masking | |
| dc.subject.udc | 004.056.55:004.627 | |
| dc.title | Практичнi реалiзацiї iдеального декомпресора та їх вплив на стiйкiсть криптосистем | |
| dc.title.alternative | Practical Implementations of an Ideal Decompressor and Their Impact on the Security of Cryptosystems | |
| dc.type | Bachelor Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Nimanchuk_bakalavr.pdf
- Розмір:
- 482.74 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: