'real'词频分析
写下来想法来自于无聊时写的代码.https://cryptopals.com/sets/1/challenges/3
The hex encoded string:
1b37373331363f78151b7f2b783431333d78397828372d363c78373e783a393b3736
... has been XOR'd against a single character. Find the key, decrypt the message.You can do this by hand. But don't: write code to do it for you.
How? Devise some method for "scoring" a piece of English plaintext. Character frequency is a good metric. Evaluate each output and choose the one with the best score.
单字节密码加密
我们知道有一种简单的加密.真的很简单.
我给出的方案是这样定义的:
\]
\]
\]
\]
攻击方案
很简单,搜索一下密钥空间,看看哪些有意义.就可以解决了.但是不够高效.指的是我们还需要看256次,如果要解密的很多,会很麻烦.
过滤
最简单的就是过滤非法字符,白名单可以是[0-9a-zA-Z'!\n?\s]
,这样可以过滤一些不合法的结果,直接减少了工作量.但是遇到大量混淆过的问题---指定是很多虽然字符合法但是不是英文语言的情况,却又无能为力了.
频率分析
我记得我上密码学的时候,老师讲过一种词频分析的攻击方法.这里的方法的含义就是这样.对每个可能的字符串进行合法判断,给出一个可能是英文句子的分数.然后每次只要最大的分数.再加上之前的白名单过滤.我们就可以快速判断大量数据中的可读的字符串.
实现
获得一份英文单词频率分布表.\(\{x_a,x_b,..,x_z,x_{space}\}\),对于需要判定的串\(w = w_1...w_n\),最初始让\(score = 0\),分数为0.
对串中每个字符,如果\(w_i\)在分布表中,那么就\(score = score + x_{w_i}\),如果不在分布表中\(score = score - 0.05\).
代码如下:
def frequencyScore(b:bytes)->int:
'''
frequency data: https://web.archive.org/web/20170918020907/http://www.data-compression.com/english.html
return a frequencyScore for a bytes string.
'''
score = 0
letter_freqs = {
'a': 0.0651738, 'b': 0.0124248, 'c': 0.0217339,
'd': 0.0349835, 'e': 0.1041442, 'f': 0.0197881,
'g': 0.0158610, 'h': 0.0492888, 'i': 0.0558094,
'j': 0.0009033, 'k': 0.0050529, 'l': 0.0331490,
'm': 0.0202124, 'n': 0.0564513, 'o': 0.0596302,
'p': 0.0137645, 'q': 0.0008606, 'r': 0.0497563,
's': 0.0515760, 't': 0.0729357, 'u': 0.0225134,
'v': 0.0082903, 'w': 0.0171272, 'x': 0.0013692,
'y': 0.0145984, 'z': 0.0007836, ' ': 0.1918182}
for ele in b:
if (ele>ord('a') and ele<ord('z')) or (ele>ord('A') and ele<ord('Z')) or ele==ord(' '):
score += letter_freqs[chr(ele).lower()]
else:
score -= 0.05
return score
这是完整的代码:https://github.com/zhuowangy2k/code-snippet/blob/master/frequency-single-xor/frequency-single-xor.py
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