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The cost of false alarms in Hellman and rainbow tradeoffs

机译：错误警报在Hellman和Rainbow权衡中的代价

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Cryptanalytic time memory tradeoff algorithms are generic one-way function inversion techniques that utilize pre-computation. Even though the online time complexity is known up to a small multiplicative factor for any tradeoff algorithm, false alarms pose a major obstacle in its accurate assessment. In this work, we study the expected pre-image size for an iteration of functions and use the result to analyze the cost incurred by false alarms. We are able to present the expected online time complexities for the Hellman tradeoff and the rainbow table method in a manner that takes false alarms into account. We also analyze the effects of the checkpoint method in reducing false alarm costs. The ability to accurately compute the online time complexities will allow one to choose their tradeoff parameters more optimally, before starting the expensive pre-computation process.
机译：密码分析时间记忆折衷算法是利用预计算的通用单向函数求逆技术。即使对于任何折衷算法而言，在线时间复杂度的乘积系数很小，但虚假警报仍是其准确评估的主要障碍。在这项工作中，我们研究了函数迭代的预期原像大小，并使用结果分析了误报警带来的成本。我们能够通过考虑虚假警报的方式来呈现Hellman权衡和Rainbow Table方法的预期在线时间复杂度。我们还分析了检查点方法在降低误报成本方面的效果。精确计算在线时间复杂度的能力将使人们能够在开始昂贵的预计算过程之前，更优化地选择其权衡参数。

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