Ana içeriğe atla

Md6 Şifreleme

MD6 Message-Digest Algorithm, şifreleme bir karma fonksiyonudur. 

Çok uzun girişler için karmaların muazzam paralel hesaplanmasına izin vermek için bir Merkle ağacı benzeri yapı kullanır.  

Yazarlar, bir Intel Core 2 Duo üzerinde MD6-256 için bayt başına 28 döngü performansı ve diferansiyel kriptografiye karşı prova edilebilir direnç iddia ediyorlar. 

 Referans uygulamasının kaynak kodu MIT lisansı altında yayımlandı.

16 çekirdekli CPU mimarisinde uzun mesajlar için 1 GB / sn'den daha yüksek hızlar söz konusudur.Merkle ağacının tasarımı Intel'in, geleneksel tek çekirdekli sistemler yerine onlarca ve binlerce çekirdekli donanım işlemcilerinin geleceğini anlatan iddialarına dayanmaktadır.

 Bu düşünceyle, Merkle ağaç karması yapıları, mevcut tek / çift çekirdekli mimariler için uygunken bu tür donanımın tüm potansiyelini kullanmaktadır.

Fortify Software'in Douglas Held, Aralık 2008'de orijinal MD6 karma algoritmasının referans uygulamasında bir arabellek taşması keşfetti. Bu hata, daha sonra Fortify Raporu öncesinde düzeltilmiş bir referans uygulamasının yayınlanmasıyla 19 Şubat 2009'da Ron Rivest tarafından kamuoyuna açıklandı.

MD6 NIST SHA-3 yarışmasına sunuldu. Bununla birlikte, Rivest 1 Temmuz 2009'da NIST'e MD6'nın hız sorunları nedeniyle bir SHA-3 adayı olmaya hazır olmadığını, MD6'nın gönderilen versiyonunun diferansiyel saldırılara karşı dayanıklı olduğunun kanıtı olarak bir açıklama yayınladı. 

 "Ve Rivest'in MD6 web sitesinde resmi olarak geri çekilmediğini belirtmesine rağmen, daha hızlı azaltılmış bir versiyon için böyle bir kanıt sağlayamamıştır. 

 MD6, SHA-3 yarışmasının ikinci turuna katılmadı. Eylül 2011'de, MD6 web sitesine MD6 ve daha hızlı indirgenmiş versiyonların diferansiyel saldırılara karşı dirençli olduğunu gösteren gelişmiş bir kanıt yayınlandı.

Bilinen ilk algoritma, Aralık 2008'de Conficker.B solucanıydı;  solucan yazarları daha sonra, tampon taşması güvenlik açığı bilinir hale geldiğinde Conficker'ı düzeltilmiş uygulama ile güncelledi.
Labels:

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

Base64 Decode / Encode

Hızlıca String türündeki verinizi Base64  yada Base64  türündeki verinizi String veriye çevirme işlemlerinizi yapabilirsiniz, aynı zamanda Replace Özelliğini kullanarak şifrelenmiş değerleri düzelterek çevirebilirsiniz.Çevirme işlemlerini art arda yapabilirsiniz. Örnek: Bir veriyi üst üste defalarca Base64 veriye çevirebileceğiniz gibi, Base64 bir değeri defalarca geriye doğruda çevirebilirsiniz. Str To Base64 Base64 To Str Clear Not: Bu sayfada yapacağınız çeviriler %100 güvenlidir. Ağınız dinleniyor olsa dahi verileriniz başkaları tarafından görüntülenemez.Çünkü çeviri işlemini yapan sizin bilgisayarınızdır(Bu site yada dış bir bağlantı değil).
Yorum Gönder
Read more »

Str To Hex Converter (Hex To String)

Hızlıca String türündeki verinizi Hexadecimal yada Hexadecimal türündeki verinizi String veriye çevirme işlemlerinizi yapabilirsiniz, aynı zamanda Replace Özelliğini kullanarak şifrelenmiş değerleri düzelterek çevirebilirsiniz.Çevirme işlemlerini art arda yapabilirsiniz. Örnek: Bir veriyi üst üste defalarca hexadacimal veriye çevirebileceğiniz gibi, hexadacimal bir değeri defalarca geriye doğruda çevirebilirsiniz. Str To Hex Hex To Str Temizle Not: Bu sayfada yapacağınız çeviriler %100 güvenlidir. Ağınız dinleniyor olsa dahi verileriniz başkaları tarafından görüntülenemez.Çünkü çeviri işlemini yapan sizin bilgisayarınızdır(Bu site yada dış bir bağlantı değil).
Yorum Gönder
Read more »

Deep Learning

  Deep learning (also known as deep structured learning) is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning. Learning can be supervised, semi-supervised or unsupervised. Deep-learning architectures such as deep neural networks, deep belief networks, deep reinforcement learning, recurrent neural networks, convolutional neural networks and Transformers have been applied to fields including computer vision, speech recognition, natural language processing, machine translation, bioinformatics, drug design, medical image analysis, climate science, material inspection and board game programs, where they have produced results comparable to and in some cases surpassing human expert performance
Yorum Gönder
Read more »