লিনিয়ার ক্রিপ্ট্যানালাইসিস হল একটি পরিচিত প্লেইনটেক্সট আক্রমণ, যেখানে আক্রমণকারী সম্ভাব্য রৈখিক সম্পর্কগুলি অধ্যয়ন করে যা প্লেইনটেক্সট, সাইফারটেক্সট এবং লুকানো কীগুলির সমতা বিটগুলির মধ্যে রৈখিক অনুমান হিসাবে উল্লেখ করা হয়৷
এই পদ্ধতিতে, আক্রমণকারী পরিচিত প্লেইনটেক্সট এবং সাইফারটেক্সটগুলির প্যারিটি বিটগুলি কম্পিউট করে লুকানো কী-এর প্যারিটি বিটের জন্য উচ্চ সম্ভাবনার আনুমানিকতা অর্জন করে। সহায়ক কৌশল সহ বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে, আক্রমণকারী গোপন কী-এর অতিরিক্ত বিটগুলি আবিষ্কার করতে আক্রমণকে প্রসারিত করতে পারে৷
রৈখিক ক্রিপ্টনালাইসিস এবং ডিফারেনশিয়াল ক্রিপ্টনালাইসিস হল ব্লক সাইফারের উপর সাধারণত ব্যবহৃত আক্রমণ। রৈখিক ক্রিপ্টানালাইসিস কৌশলটি প্রথম উদ্ভাবন করেছিলেন মিৎসুরু মাতসুই যিনি এটি প্রথম FEAL সাইফারে ব্যবহার করেছিলেন।
রৈখিক ক্রিপ্ট্যানালাইসিসের সাধারণত দুটি অংশ থাকে যেমন প্রথমটি হল প্লেইনটেক্সট, সাইফারটেক্সট এবং কী বিটগুলির সাথে যুক্ত রৈখিক সমীকরণ তৈরি করা যার একটি বড় পক্ষপাত রয়েছে; এটি হল যার ধারণের সম্ভাবনা 0 0r 1 এর জন্য প্রযোজ্য হিসাবে কাছাকাছি।
দ্বিতীয় অংশে কী বিটগুলি চালানোর জন্য পরিচিত প্লেইনটেক্সট-সাইফারটেক্সট জোড়ার সাথে একত্রে এই রৈখিক সমীকরণগুলির প্রয়োজন।
লিনিয়ার ক্রিপ্টনালাইসিস এনক্রিপশন পদ্ধতিতে নন-লিনিয়ার প্রক্রিয়া মডেল করার জন্য রৈখিক অনুমান ব্যবহার করে। এটি পরিচিত প্লেইনটেক্সটের একটি বড় পরিমাণের অনুমান ব্যবহার করে অবশেষে একটি কী বিট খুঁজে পাবে যা একটি নির্দিষ্ট সম্ভাব্যতার সাথে সঠিক। এই পদ্ধতির সাইফার-নির্দিষ্ট পরিমার্জন একাধিক কী-বিট খুঁজে পেতে পারে।
রৈখিক ক্রিপ্টনালাইসিস আক্রমণটি ডেটা এনক্রিপশন স্ট্যান্ডার্ডে বাস্তবায়িত রূপান্তরগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য রৈখিক অনুমান আবিষ্কারের উপর ভিত্তি করে। এই পদ্ধতিটি 243টি পরিচিত প্লেইনটেক্সট প্রদত্ত একটি ডেটা এনক্রিপশন স্ট্যান্ডার্ড কী আবিষ্কার করতে পারে, যা ডিফারেনশিয়াল ক্রিপ্টানালাইসিসের জন্য 247টি নির্বাচিত প্লেইনটেক্সট থেকে আলাদা৷
এমনকি এটি একটি ছোটখাটো অগ্রগতি, কারণ এটি নির্বাচিত প্লেইনটেক্সট এর পরিবর্তে পরিচিত প্লেইনটেক্সট অর্জন করা সহজ হতে পারে এবং এটি ডেটা এনক্রিপশন স্ট্যান্ডার্ডের উপর আক্রমণ হিসাবে রৈখিক ক্রিপ্টানালাইসিসকে অসম্ভাব্য ছেড়ে দিতে পারে।
রৈখিক ক্রিপ্টা বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য হল ফর্মের একটি কার্যকর রৈখিক সমীকরণ আবিষ্কার করা -
$$\mathrm{P\left [ \alpha 1,\:\alpha 2\:...\alpha a \right] \oplus \, C\left [\beta 1,\:\beta 2\:.. .\beta b \right ]=K\left [ \gamma 1,\, \gamma 2\:...\gamma c \right ] }$$
(যেখানে x =0 বা 1; 1≤ a, b≤ n, 1 ≤ c ≤ m, এবং যেখানে α, β এবং γ পদগুলি নির্দিষ্ট, নির্দিষ্ট বিট অবস্থানগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে) যা p ≠ 0.5 সম্ভাব্যতার সাথে প্রভাবিত করে।
আরও p 0.5 থেকে, সমীকরণ তত বেশি কার্যকর। যেহেতু একটি সম্ভাব্য অ্যাসোসিয়েশন নির্ধারণ করা হয়েছে, প্রক্রিয়াটি হল উচ্চ সংখ্যক প্লেইনটেক্সট-সাইফারটেক্সট জোড়ার জন্য পূর্ববর্তী সমীকরণের বাম দিকের ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করা। যদি ফলাফলটি অর্ধেকের বেশি সময়ের 0 হয়, তাহলে ধরে নিন K [γ1, γ2... γc] =0৷
যদি বেশিরভাগ সময় এটি 1 হয়, ধরে নিন K [γ1, γ2 ... γc] =1। এটি আমাদের কী বিটগুলিতে একটি রৈখিক সমীকরণ প্রদান করে। এটি এমন আরও সম্পর্ক পাওয়ার চেষ্টা করতে পারে যাতে এটি মূল বিটগুলির সমাধান করতে পারে। কারণ এই পেপারে রৈখিক সমীকরণের সাথে পরিচালনা করা হয়, সমস্যাটি এক সময়ে সাইফারের এক রাউন্ডে যেতে পারে, ফলাফলগুলি সংযুক্ত করে।
