strobe——面向IoT物联网应用的密码学协议框架

1. What is strobe?

strobe为面向IoT物联网密码学协议框架，使其在小的IoT设备上更易于开发、部署和分析。strobe适于在16位或32位的微处理器上运行。

strobe同时也是一种轻量级的网络协议，可作为TLS的替换。因为对于资源有限的IoT设备来说，可能无法运行TLS协议。

strobe基于SHA-3 KECCAK-f函数来进行消息的加密和认证。

目前有NACL, Noise, BLINKER等多种协议框架，strobe跟BLINKER是同一家族的。
目前的现状为：

NACL：基于2012年论文《The security impact of a new cryptographic library》，基于rust语言的实现有https://github.com/Yawning/rust-crypto-nacl自2015年起就不再更新了；
Noise：基于论文(2016年发布，2018年有修订)《The Noise Protocol Framework》，其rust代码库https://github.com/mcginty/snow仍很活跃，且在各大密码学学术会议上，基于Noise协议不断有新的研究成果展示。Noise协议已在WhatsAPP上落地应用。
BLINKER：基于2013年论文《Beyond Modes: Building a Secure Record Protocol from a Cryptographic Sponge Permutation》，暂未找到实现源代码。
strobe：基于2017年论文《The Strobe protocol framework》，rust代码实现有https://github.com/rozbb/strobe-rs。strobe视频解说：https://www.youtube.com/watch?v=l7xV5z1eJLw 。

由此可知，主要考虑noise和strobe两个协议。
2017年，Facebook工程师有博客专门讨论Noise+Strobe=Disco，对noise（非对称加密）和strobe（对称加密）做了对比，并用go语言做了一个实现，代码仓库为：https://github.com/mimoo/disco ，该仓库至今仍较活跃。

2. KECCAK-f

2012年10月，美国NIST选择了Keccak算法作为SHA-3的标准算法，Keccak拥有良好的加密性能以及抗解密能力。
Keccak算法已经作为面向移动通信（TUAK）3GPP TS 35.231的标准，以及NIST FIPS 202和SP 800-185中的标准，经过了大量公开的密码学审查和第三方密码学分析。

KECCAK-f主要有KECCAK-f[25]、KECCAK-f[50]、KECCAK-f[100]、KECCAK-f[200]、KECCAK-f[400]、KECCAK-f[800]、KECCAK-f[1600]这几种。
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Keccak[r, c]与KECCAK-f的关系为：f=r+c
Keccak的一些实例标准有：

3. strobe的作用

在这里插入图片描述

4. strobe的设计思想

论文《The Strobe protocol framework》中指出，strobe的主要设计原则为：在任意阶段的密码学输出，除依赖于密钥外，还依赖于之前所有的输入。比如，加密一个消息，所生成的密文除依赖于key和明文外，还依赖于之前的数据如nonces和关联数据等。为实现该设计原则，strobe一直在keep a running hash of the protocol transcript。

strobe的该设计原则更侧重于简单和安全，而不是速度。

因为有running hash的缘故，strobe特别适于保证在传输层消息的有序传输的可靠性；strobe也适于半双工模式，即双方依次发送消息而不是同时发送。如TLS安全传输协议在握手阶段采用的就是半双工模式，当信道打开后才是全双工模式。在握手阶段，通常需要两个不同的密钥key，一个用于从Alice给Bob发消息，另一个用于从Bob给Alice发消息。

strobe主要承担协议中的对称加密部分，公钥加密和签名等仍需要借助其它密码学原型，如RSA或椭圆曲线等。

4.1 strobe的oprations

strobe框架主要位于两个领域：

应用层：应用层有直接使用的数据，如密钥、铭文消息、nonces随机数和关联数据。需要保护这些数据的隐私和完整。
传输层：主要有各方传输的数据，以及需要存储或从不可信内存恢复的数据。这些数据包括密文，传输中的可读消息，MACs和签名。

应用层不直接操作传输层，应用层读写数据均借助strobe的加解密操作。
在这里插入图片描述
在上述图中，做了一个假设，即传输层不可信，而应用层是可信的。

通过strobe交互的信息可分为四大类：
在这里插入图片描述

上图中的：

RATCHET既没有输入也没有输出，用于防止回滚攻击。RATCHET通常会清理掉部分状态，当设备太小无法运行memory-hard函数时，可通过由密码生成密钥来实现相同的功能。
KEY和AD操作具有相同的数据刘翔，两者均是对随机预言机的输入。KEY操作会用新key重写overwrite部分状态，所以只要新key一直存在，就可像RATCHET一样防止回滚。strobe仅在新block开始时才会有重写操作，所以KEY操作比AD更安规。non-sponge framework非海绵框架如Noise协议，也会做key和associated data的区分。strobe做该区分有利于其与其它协议的对接移植。

(I,A,C,T)为4个bit位，实际执行时采用的是一整个byte，共8个bit位。剩余的4个bit位中有一个表示为M，用于区分metadata，对I/A/C/T等操作无影响，仅用于hashed into the protocol transcript；有一个表示为K，作为DPA-resistant \key tree" extension，对I/A/C/T等操作有影响；剩余的2个bit作为保留位，目前暂未使用。

4.2 strobe的protocol transcripts

strobe一直在维护 a running hash of the protocol transcript，实际即为从应用层看到的一序列所有的操作和数据。其中的操作包含KEY和AD等不给传输层数据的操作。

protocol transcript为一系列组合对：
$(AdjDir(I_0;operation),AppData)$
$(AdjDir(I_0;.)$ 函数可adjusts the operations so that when Alice sends a message (with $I=0$ ) and Bob receives it (with $I=1$ ), the two protocol transcripts will match.
$AdjDir(I_0,(I,A,C,T,M,K)):=(I\oplus (T\cdot I_0), A,C,T,M,K)$
where $I_0$ is the value of the $I$ flag in the first operstion that has $T=1$ .也就是说，对于发起者来说 $I_0=0$ ，对于接收者来说 $I_0=1$ 。

当 $A=1$ 时，若 $I=0$ ， $AppData$ 将从应用层发出；若 $I=1$ ，则 $AppData$ 将由应用层接受。
当 $A=0$ 时，则 $AppData:=L\times[[0]]$ (为L-byte操作)，也就是说，此时protocol transcript包含了MACs的长度，但是没有相应的值，即所有的值都重置为了0。通过这种方式，当接收到不正确的MACs时，protocol会进行终止操作。

第 $i$ 个block的输出，取决于操作 $op\in\{ENC,MAC,PRF\}$ ，输入有：前序的protocol transcript $Tr$ ；当前block的input；前序block的application data。详细可表示为：
$Output_i=Input_i\oplus G(Tr, AdjDir(I_0,operation),(AppData_1||...||AppData_{i-1}))$

其中 $G$ 为随机函数， $\epsilon$ -indifferenctiable。
在这里插入图片描述

所有的STROBE协议，都必须以 $AD$ 操作开始，且在 $AD$ 操作中应有不同domain的分隔符。该分隔符需为通一资源标志符(Universal Resource Identifier, URI)，以保证能唯一描述协议，防止各种跨协议攻击。

对于简单的协议，每个操作应在上下文中具有唯一的涵义，使得transcript可解析。对于复杂的协议，相同的操作可能有多重涵义，此时要想解析transcript，一种简单的方法时在transcript中做备注来区分。此时信息可以通过协议帧来传输，如TCP stream中的tag-length-value帧（tag表明message type）。在STROBE协议中，通过 $metadata$ 来区分，通过 $M$ 标签来标记，对操作无任何影响，仅仅用于hashed into the protocol transcript，这样的操作页可称为 $meta-op$ 操作。
大多数协议，都是以明文格式来发送帧数据，这时会使用 $meta-CLR$ transaction（除了在transcript中具有 $M$ 标签外，与 $CLR$ 操作类似）。
若使用 $meta-ENC$ 操作，则相应的帧信息将被加密，这在图片隐写术和长度填充中有用。
在协议中若未传输足够的帧信息来保证完全可解析，可通过 $meta-AD$ 操作来补充传送帧信息。

推荐的做法为：对于每个non-metadata操作，后面都紧跟一个metadata操作来做补充描述。
以OP来表示操作，info标签来描述协议中消息message的含义。则在Info标签中应包含消息的长度（除非在协议中为固定值或不可知）。同时以标签-操作符来描述帧信息及对应的操作符。（如meta-CLR,meta-AD,meta-CLR等）。

举例：ENC[app-ciphertext] (“hello”)可拆分为两个动作：
meta-CLR([[0x03,0x05,0x00]]); ENC(“hello”)

其中 $0x03$ 标签代表app-ciphertext，[[0x05,0x00]]为length标签，代表的时5个bytes。

5. strobe的实例化

论文《The Strobe protocol framework》的附录B.1中指出，当采用keccak-f[1600]时，即 $b=1600$ ，STROBE security为 $\lambda$ ，有 $c=2\lambda,r+c=b,F=f[b]$ ，于是有 $r=b-c=1600-2\lambda$ 。

根据附录A.1可知， $r$ 为sponge rate， $c$ 为capacity。 $r$ 的取值范围为 $3\leq r\leq256$ ，为了减小功耗分析攻击，sponge rate会调整为 $\hat{r}=r/8-2=200-\lambda/4-2, r/8=\hat{r}+2$ ，对应的https://github.com/rozbb/strobe-rs中代码实现为：

		let rate = KECCAK_BLOCK_SIZE * 8 - (sec as usize) / 4 - 2; //KECCAK_BLOCK_SIZE =25, rate即为上文的$\hat{r}$
        assert!(rate >= 1);
        assert!(rate < 254);

rate即为上文的 $\hat{r}$ 。
初始化状态为：在这里插入图片描述
对应的代码实现为：

 		// Initialize state: st = F([0x01, R+2, 0x01, 0x00, 0x01, 0x60] + b"STROBEvX.Y.Z")
        let mut st_buf = [0u8; KECCAK_BLOCK_SIZE * 8];
        st_buf[0..6].copy_from_slice(&[0x01, (rate as u8) + 2, 0x01, 0x00, 0x01, 0x60]);
        st_buf[6..13].copy_from_slice(b"STROBEv");
        st_buf[13..18].copy_from_slice(STROBE_VERSION.as_bytes());
        //运行F函数，keccak-f[1600]
        let mut st = AlignedKeccakState(st_buf);
        keccakf_u8(&mut st);

        let mut strobe = Strobe {
            st: st,
            sec: sec,
            rate: rate,
            pos: 0,
            pos_begin: 0,
            is_receiver: None,
        };

 		// Mix the protocol into the state
        let _ = strobe.meta_ad(proto, false);
//对应地：
def_op_no_mut!(
        ad,
        meta_ad,
        OpFlags::A,
        "Mixes associated data into the internal state."
    );
// This defines an operation and meta-operation that does not mutate its input
macro_rules! def_op_no_mut {
    ($name:ident, $meta_name:ident, $flags:expr, $doc_str:expr) => (
        #[doc = $doc_str]
        pub fn $name(&mut self, data: &[u8], more: bool) {
            let flags = $flags;
            self.operate_no_mutate(flags, data, more);
        }

        #[doc = $doc_str]
        pub fn $meta_name(&mut self, data: &[u8], more: bool) {
            let flags = $flags | OpFlags::M;
            self.operate_no_mutate(flags, data, more);
        }
    )
}

	/// Performs the state transformation that corresponds to the given flags. If `more` is given,
    /// this will treat `data` as a continuation of the data given in the previous call to
    /// `operate`. This uses non-mutating variants of the specializations of the `duplex` function.
    pub(crate) fn operate_no_mutate(&mut self, flags: OpFlags, data: &[u8], more: bool) {
        assert!(!flags.contains(OpFlags::K), "Op flag K not implemented");

        if !more {
            self.begin_op(flags);
        }

        // There are no non-mutating variants of things with flags & (C | T | I) == C | T
        if flags.contains(OpFlags::C) && flags.contains(OpFlags::T) && !flags.contains(OpFlags::I) {
            panic!("operate_no_mutate called on something that requires mutation");
        } else if flags.contains(OpFlags::C) {
            // This is equivalent to a non-mutating form of the `duplex` operation in the Python
            // implementation, with `cbefore = True`
            self.overwrite(data);
        } else {
            // This is equivalent to the `duplex` operation in the Python implementation, with
            // `cbefore = cafter = False`
            self.absorb(data);
        };
    }

参考资料：
[1] https://strobe.sourceforge.io/
[2] https://github.com/rozbb/strobe-rs
[3] https://keccak.team/keccak.html
[4] 论文《The Strobe protocol framework》
[5] strobe视频解说：https://www.youtube.com/watch?v=l7xV5z1eJLw
[6] https://www.cryptologie.net/article/408/noisestrobedisco/
[7] https://noisesocket.org/post/1/

来源：CSDN

作者：mutourend

链接：https://blog.csdn.net/mutourend/article/details/100558422

标签

物联网应用

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密码学