vignette| Carte dissimulée dans une manche. Les nombres rien-dans-la-manche (en anglais : nothing-up-my-sleeve number) sont des nombres utilisés en cryptographie dont la définition leur évite d'être soupçonnés d'avoir des propriétés cachées. La formule est empruntée au monde de la prestidigitation, lorsque le magicien montre qu'il ne cache pas de carte dans sa manche avant son tour. Ces nombres sont utilisés dans la spécification de fonctions cryptographiques telles que les fonctions de hachage et les algorithmes de chiffrement, qui ont souvent besoin de constantes arbitraires, explicitement définies, par exemple pour initialiser leur état ou effectuer une permutation initiale sur leur entrée. On peut alors choisir les valeurs de ces constantes afin qu'il soit évident qu'elles n'aient pas pu être manipulées dans un but néfaste, par exemple, pour créer une porte dérobée à l'algorithme. En utilisant des nombres connus d'avance ou créés d'une manière qui laisse peu de place possible à l'ajustement ou la manipulation, on peut ainsi dissiper de tels soupçons. Par exemple, on peut utiliser comme constante initiale un nombre formé des 10 premières décimales de π. Un algorithme qui l'utilise dans sa définition sera vu comme plus digne de confiance qu'un autre qui utiliserait les décimales de π à partir de la décimale. En effet, dans le dernier cas, le concepteur de l'algorithme aurait pu sélectionner spécifiquement ce point de départ pour que le nombre choisit affaiblisse les propriétés de la fonction, ce que le concepteur pourrait ensuite exploiter. Leur utilisation est motivée par une controverse qui a rapidement fait surface autour du Data Encryption Standard, un standard de chiffrement publié par le gouvernement américain en 1975. Sa définition fit l'objet de critiques; en effet aucune explication n'avait été fournie pour les constantes utilisées dans ses tables de substitutions (ou S-box). On supposa alors que ces constantes avaient été choisies par la NSA pour rendre les messages chiffrés avec ce standard plus faciles à décrypter.
Serge Vaudenay, Lauren De Meyer