cryptaffinity: Improved documentation.
git-svn-id: https://websvn.glenux.net/svn/Upoc/cryptaffinity/trunk@1333 eaee96b3-f302-0410-b096-c6cfd47f7835
This commit is contained in:
glenux
parent
8522e371bf
commit
0bb367c9b4
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@ -1,3 +1,4 @@
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/* Generated by CaScadeS, a stylesheet editor for Mozilla Composer */
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p.code { border: 2px dashed rgb(153, 153, 153);
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@ -9,6 +10,7 @@
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font-family: monospace;
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}
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@media screen {
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div.page { border: 2px dashed rgb(153, 153, 153);
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padding: 10px;
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top: 10px;
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@ -25,6 +27,7 @@
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body { background-color: rgb(51, 51, 51);
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}
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}
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span.code { border: 1px dashed rgb(153, 153, 153);
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background-color: rgb(204, 204, 204);
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@ -1,6 +1,5 @@
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<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
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<html lang="fr-fr">
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<head>
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<html lang="fr-fr"><head>
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<meta content="text/html;charset=ISO-8859-1" http-equiv="Content-Type">
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@ -12,9 +11,8 @@
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<title>MiniFTPc</title>
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<meta content="Glenn ROLLAND" name="author">
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</head>
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<title>CryptAfinity</title><meta content="Glenn ROLLAND" name="author"></head>
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<body style="direction: ltr;">
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@ -60,6 +58,12 @@ CryptAfinity</a></li>
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</ol>
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<li><a href="#5._Documentation">Documentation</a></li>
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<ol>
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<li><a href="#5.1._Code">Code</a></li>
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<li><a href="#5.2._Principe_du_d%E9codeur_Afine">Décodeur "Afine"</a></li>
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<li><a href="#5.3._Principe_du_d%E9codeur_Vigen%E8re">Décodeur "Vigenère"</a></li>
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</ol>
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</ol>
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@ -96,7 +100,7 @@ Auteurs</h3>
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<p>CryptAfinity a
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été entièrement
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réalisé par Glenn ROLLAND <<a href="mailto:glenux@fr.st">glenux@fr.st</a>>
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réalisé par Glenn ROLLAND <<a href="mailto:glenux@fr.st">glenux@fr.st</a>> et Roland LAURÈS <<a href="mailto:shamox@mac.com">shamox@mac.com</a>>
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à l'occasion de travaux pratiques du cours de système du
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Master 2 Ingénierie Informatique -
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Systèmes, Réseaux et Internet.</p>
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@ -308,13 +312,13 @@ texte chiffré.</td>
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<h2><a name="5._Documentation"></a>5.
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Documentation</h2>
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<h3>5.1. Code</h3>
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<h3><a name="5.1._Code"></a>5.1. Code</h3>
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<p>Vous pouvez trouver la documentation du code de CryptAfinity dans le
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dossier <span class="code">doc/html</span>
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de l'application, ou en suivant <a href="html/index.html">ce lien</a>.</p>
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<h3>5.2. Principe du "décodeur Afine"</h3>
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<h3><a name="5.2._Principe_du_décodeur_Afine"></a>5.2. Principe du "décodeur Afine"</h3>
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<p>On génère l'espace des clefs possibles pour l'alphabet donné en entrée:</p>
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@ -400,31 +404,53 @@ for (kLIt = keyList.begin(); kLIt != keyList.end(); kLIt++){<br>
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}</p>
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<h3>5.3. Principe du "décodeur Vigenère"</h3>
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<h3><a name="5.3._Principe_du_décodeur_Vigenère"></a>5.3. Principe du "décodeur Vigenère"</h3>
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<div style="text-align: justify;">
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On commence par faire récupérer les groupes de caratères qui se répètent dans le texte.<br>
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<br>
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Une fois obtenue plusieurs groupes de lettres, on regarde la distance
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séparrant les deux premiers groupes (note d1) puis la distance
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entre les deux suivant (d2). Le PGCD de d1 et d2, doit donner un
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Une fois les groupes répétés de lettres de plus
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grande longueur obtenus (dans l'ordre décroissant en fonction de
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la longueur), on calcule la distance
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séparant les deux premiers groupes (note d1) puis la distance
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entre les deux suivant (d2). <br>
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On pose K = PGCD(d1, d2). Il est fortement probable que K soit un
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multiple de la longueur de la clef. L'hypothèse sous-jacente est
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que ces groupes de lettres sont issue du chiffrement des mêmes
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bouts de mots avec les mêmes bouts de la clef. Si le PGCD = 1 on
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peut raisonnablement supposer que ce n'est pas le cas.<br>
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bouts de mots avec les mêmes bouts de la clef. Si le K = 1 on
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peut raisonnablement supposer que ce n'est pas le cas, et qu'il n'y a pas de répétitions.<br>
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<br>
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L'étape suivante consiste à faire une analyse de
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fréquence en découpant le texte en un nombre de colonne
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correspondant au pgcd précédemment calculé. On
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tire de cette analyse de fréquence, un ordre de lettre par
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importance. Puis en fonction de données statistiques
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préalables correspondant au contexte connu à prioris du
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texte clair que l'on veut décrypter, on essaie de faire
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correspondre les lettres les plus souvent vu dans le texte avec le
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modèle de fréquence.<br>
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fréquence en découpant le texte en K colonnes. On
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classe ensuite les lettres apparaissant dans les colonnes en fonction
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de leur nombre d'apparitions. <br>
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Dans un monde utopique, il suffirait de calculer la distance entre la
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lettre apparaissant le plus souvent dans la colonne, et celle
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apparaissant le plus souvent dans le langage attendu pour le texte
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clair (l'anglais en l'occurrence). <br>
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Cependant il arrive fréquemment que l'ordre de lettre soit
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légèrement changé par rapport au résultat
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attendu. Dans le programme, on calcule donc pour chaque colonne les
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distances entre les X lettres les plus fréquentes dans la
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colonne et la lettre la plus fréquente dans le langage.<br>
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On génère ensuite un espace de X ^ K clefs a partir des
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combinaisons de ces différents décalages obtenus sur
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chaque colonne.<br>
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<br>
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Ceci nous donne un ensemble de clef (réduit à un ou pas), dans lequel se trouve normalement la bonne clef.<br>
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Enfin, on décode ensuite le texte avec chacune des clef
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générées, et en fonction de données
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statistiques
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relative à notre connaissance préalable du texte et d'une
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petite marge d'erreur, on filtre les texte déchiffrés.<br>
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(Exemple: les 9 lettres les plus fréquentes représentent 70% du texte, et on une marge de +/- 4%). <br>
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En jouant sur la marge d'erreur, on laisse passer plus ou moins de
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||||
textes déchiffrés, parmi lesquels devrait se trouver le
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texte clair attendu.<br>
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</div>
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</div>
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</body>
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</html>
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</body></html>
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