SHA-2 | EPFL Graph Search

SHA-2 (Secure Hash Algorithm) est une famille de fonctions de hachage qui ont été conçues par la National Security Agency des États-Unis (NSA), sur le modèle des fonctions SHA-1 et SHA-0, elles-mêmes fortement inspirées de la fonction MD4 de Ron Rivest (qui a donné parallèlement MD5). Telle que décrite par le National Institute of Standards and Technology (NIST), elle comporte les fonctions, SHA-256 et SHA-512 dont les algorithmes sont similaires mais opèrent sur des tailles de mot différentes (32 bits pour SHA-256 et 64 bits pour SHA-512), SHA-224 et SHA-384 qui sont essentiellement des versions des précédentes dont la sortie est tronquée, et plus récemment SHA-512/256 et SHA-512/224 qui sont des versions tronquées de SHA-512. Le dernier suffixe indique le nombre de bits du haché. Les algorithmes de la famille SHA-2, SHA-256, SHA-384 et SHA-512, sont décrits et publiés en compagnie de SHA-1 comme standard du gouvernement fédéral des États-Unis (Federal Information Processing Standard) dans le FIPS 180-2 (Secure Hash Standard) datant de 2002 (une prépublication pour appels à commentaires a été faite en 2001). La fonction SHA-224 est ajoutée un peu plus tard. La dernière version à ce jour, le FIPS 180-4 (Secure Hash Standard) date de et ajoute les fonctions SHA-512/256 et SHA-512/224. En 2005, des problèmes de sécurité de SHA-1 ont été mis en évidence : il existe pour la recherche de collisions une attaque théorique nettement plus rapide que l'attaque générique des anniversaires sur les fonctions de hachage. Bien que l'algorithme de SHA-2 partage des similarités avec celui de SHA-1, ces attaques n'ont actuellement pas pu être étendues à SHA-2. Le NIST a cependant organisé un concours pour sélectionner une nouvelle fonction de hachage, SHA-3. Le concours a débouché fin 2012 sur le choix d'une nouvelle famille de fonctions dont la conception est très différente de SHA-1 et de SHA-2. La nouvelle famille de fonctions est présentée comme un autre choix possible, elle ne remet pas en cause l'utilisation de SHA-2 du moins dans l'immédiat.

System and method for privacy-preserving distributed training of neural network models on distributed datasets

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2022

System and method for privacy-preserving distributed training of machine learning models on distributed datasets

Jean-Pierre Hubaux, Juan Ramón Troncoso-Pastoriza, Jean-Philippe Léonard Bossuat, Apostolos Pyrgelis, David Jules Froelicher, Joao André Gomes de Sá e Sousa, Sinem Sav

A computer-implemented method and a distributed computer system (100) for privacy- preserving distributed training of a global model on distributed datasets (DS1 to DSn). The system has a plurality of data providers (DP1 to DPn) being communicatively coupl ...

2021

Are Cloud FPGAs Really Vulnerable to Power Analysis Attacks?

Francesco Regazzoni, Mirjana Stojilovic, Louis Coulon, Ognjen Glamocanin

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2020