README: moved the README again & added an empty one to fake automake.
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f4f007042e
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244
README
244
README
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@ -1,244 +0,0 @@
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# CryptAffinity
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## 1. Description
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CryptAffinity est un logiciel libre permettant de déchiffrer des texte
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obfusqués par des systemes Afines ou l'algorithme de Vigenère. Il possède les
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caractéristiques suivantes :
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* Il est distribue sous la licence [GNU General Public License](http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html)
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* Il est écrit en C++.
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* Il implémente pour l'instant uniquement une analyse par fréquences, à partir d'une liste de "priorités" de lettres dans un texte clair, et de la proportion que représentent les X premières lettres "prioritaires" dans le texte.
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### 1.1. Auteurs
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CryptAffinity a été concçu et realisé par Glenn ROLLAND
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<[glenux@glenux.net](mailto:glenux@glenux.net)> et Roland LAURÈS
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<[shamox@mac.com](mailto:shamox@mac.com)> à l'occasion de travaux pratiques du
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cours de système du Master 2 Ingenierie Informatique - Systèmes, Reseaux et
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Internet.
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## 2. Pre-requis
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CryptAffinity nécessite les bibliothèques de fonctions suivantes (dans leur
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version de développement si compilez le programme vous-même):
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* glib-2.0
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### 2.1. Sur un système Debian GNU/Linux
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Il vous suffit de taper (en tant qu'administrateur) les commandes suivantes
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pour installer le nécessaire:
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# apt-get install libglib-2.0-dev
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### 2.2. Sur un système Apple MacOS X (>= 10.3)
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Il est nécessaire d'avoir installé les autotools (automake,
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autoconf...) dans leur dernière version. À partir de là, il
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suffit de taper les commandes suivantes dans un terminal :
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# sudo fink install glib2-dev
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### 2.3. Sur un système Microsoft Windows
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Cela ne fut pas testé, mais il est probable que cela
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fonctionne sous Cygwin ou équivalent.
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## 3. Se procurer CryptAffinity
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Vous pouvez télécharger la version la plus récente du projet sur le depôt Git du projet.
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Afin d'obtenir les sources, il vous suffit d'avoir Git installé sur votre système et de taper la commande suivante :
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$ git clone https://github.com/glenux/cryptaffinity.git
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## 4. Utiliser CryptAffinity
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### 4.1. Compilation
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Si vous avez téléchargé une archive, commencez par la décompressez :
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$ tar -xzvf CryptAffinity-0.2.tar.gz
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Rendez vous ensuite dans le dossier qui vient d'etre crée lors de la
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décompression.
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$ cd CryptAffinity-0.2
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Puis lancez l'auto-configuration du logiciel, puis la compilation.
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$ ./autogen
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$ ./configure
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$ make
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Le programme sous forme binaire se trouvera alors dans le sous-dossier
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src/tools/, sous le nom break_affinity
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### 4.2. Utilisation
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CryptAffinity necessite de nombreux parametres, avec la syntaxe suivante:
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Usage: break_affinity -a <fichier> -e <float> -f <float> -p <fichier> -t <fichier> -m
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Ou les parametres sont les suivants: &nbs
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p_place_holder;
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**-a**, **--alphabet** _FILE_
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: Fichier contenant les lettres de l'alphabet, dans l'ordre.
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**-e**, **--epsilon** _FLOAT_
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: Tolerance pour le test des clefs.
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**-f**, **--frequencies** _FLOAT_
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: Proportion moyenne que représentent les 9 lettres "prioritaires" dans le texte
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clair.
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**-k**, **--keylength** _UINT_
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: Taille de la clef maximum (obsolète)
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**-p**, **--priorities** _FILE_
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: Lettres ordonnées par fréquence décroissante d'apparition dans le texte clair.
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**-t**, **--text** _FILE_
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: Fichier contenant le texte chiffre.
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**-m**, **--mode** _MODE_
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: Sélection du mode "Affine" (a) ou "Vigenère" (v)
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### 4.3. Exemples
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Pour utiliser le décodeur Affine :
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break_affinity -a data/alphabet.txt -f 0.7 -m a -p data/priority.txt \
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-t demo/afine.txt -e 0.1
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Pour utiliser le décodeur Vigenère :
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break_afinity -a data/alphabet.txt -f 0.7 -m v -p data/priority.txt \
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-t demo/vigenere.txt -e 0.05
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## 5. Documentation
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### 5.1. Code
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Vous pouvez générer la documentation du code de CryptAffinity avec doxygen
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et la consulter dans le dossier doc/html de l'application.
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Pour ce faire, tapez :
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$ doxygen doxygen.conf
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### 5.2. Principe du "décodeur Affine"
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On génère l'espace des clefs possibles pour l'alphabet donne
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en entrée:
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int alpha_size; //taille de l'alphabet
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std::list<int> orb; // nombre premiers avec alpha_size
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MathTools mt; // bibliotheque d'outils mathematiques
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std::list<KeyAfine> keyList;
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std::list<int>::iterator orbIt;
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for (i=1; i<alpha_size; i++){
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if (mt.pgcd(i, alpha_size) == 1) {
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orb.push_back(i);
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}
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}
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// 1 - generer l'espace des 312 clefs
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for (orbIt = orb.begin(); orbIt != orb.end(); orbIt++){
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KeyAfine key;
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key.setCoefA((*orbIt));
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for (i=0; i<alpha_size; i++){
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key.setCoefB(i);
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keyList.push_back(key);
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}
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}
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Puis on fait une attaque par analyse de frequence sur les textes obtenus par
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"décodage" du texte chiffre avec les clefs essayees.
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float frequencies; // frequence cumulee des 9 lettres les
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plus presentes
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float epsilon; // marge d'erreur
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std::list<KeyAfine>::iterator kLIt;
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for (kLIt = keyList.begin(); kLIt != keyList.end(); kLIt++){
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float score = 0;
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printf("Trying key %s\n", (*kLIt).toString().c_str());
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plainText = codec.decode(cypherText, *kLIt);
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plainText.setAlphabet(this->_config.getAlphabet());
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for (int i=0; i<9; i++){
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score += plainText.getCountOf(prio_conf[i]);
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}
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score = score / plainText.size();
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if (fabs(score - frequencies) < epsilon){
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printf("KEY = %s\n",(*kLIt).toString().c_str());
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printf("PLAIN TEXT(%f) = %s\n", fabs(score-frequencies),
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plainText.toAlphabet().c_str());
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}
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}
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### 5.3. Principe du "décodeur Vigenère"
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On commence par détecter les groupes de carateres qui se repetent dans le
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texte.
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Une fois ces groupes repétes de lettres obtenus (dans l'ordre décroissant en
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fonction de leur longueur), on calcule la distance separant les deux premiers
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groupes (note d1) puis la distance entre les deux suivant (d2).
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On pose K = PGCD(d1, d2). Il est fortement probable que K soit un multiple de
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la longueur de la clef. L'hypothese sous-jacente est que ces groupes de
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lettres sont issue du chiffrement des memes bouts de mots avec les memes bouts
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de la clef. Si le K = 1 on peut raisonnablement supposer que ce n'est pas le
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cas, et qu'il n'y a pas de repetitions.
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L'etape suivante consiste a faire une analyse de frequence en découpant le
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texte en K colonnes. On classe ensuite les lettres
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apparaissant dans les colonnes en fonction de leur nombre d'apparitions.
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Dans un monde utopique, il suffirait de calculer la distance entre la lettre
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apparaissant le plus souvent dans la colonne, et celle apparaissant le plus
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souvent dans le langage attendu pour le texte clair (l'anglais en
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l'occurrence).
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Cependant il arrive frequemment que l'ordre de lettre soit legerement change
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par rapport au resultat attendu. Dans le programme, on calcule donc pour
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chaque colonne les distances entre les X lettres les plus frequentes dans la
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colonne et la lettre la plus frequente dans le langage.
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On génère ensuite un espace de X ^ K clefs a partir des combinaisons de ces
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differents décalages obtenus sur chaque colonne.
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Enfin, on décode ensuite le texte avec chacune des clef génerees, et en
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fonction de donnees statistiques relative a notre connaissance prealable du
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texte et d'une petite marge d'erreur, on filtre les texte déchiffres.
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(Exemple: les 9 lettres les plus frequentes representent 70% du texte, et on
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une marge de +/- 4%).
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En jouant sur la marge d'erreur, on laisse passer plus ou moins de textes
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déchiffres, parmi lesquels devrait se trouver le texte clair attendu.
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244
README.md
Normal file
244
README.md
Normal file
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@ -0,0 +1,244 @@
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# CryptAffinity
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## 1. Description
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CryptAffinity est un logiciel libre permettant de déchiffrer des texte
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obfusqués par des systemes Afines ou l'algorithme de Vigenère. Il possède les
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caractéristiques suivantes :
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* Il est distribue sous la licence [GNU General Public License](http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html)
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* Il est écrit en C++.
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* Il implémente pour l'instant uniquement une analyse par fréquences, à partir d'une liste de "priorités" de lettres dans un texte clair, et de la proportion que représentent les X premières lettres "prioritaires" dans le texte.
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### 1.1. Auteurs
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CryptAffinity a été concçu et realisé par Glenn ROLLAND
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<[glenux@glenux.net](mailto:glenux@glenux.net)> et Roland LAURÈS
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<[shamox@mac.com](mailto:shamox@mac.com)> à l'occasion de travaux pratiques du
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cours de système du Master 2 Ingenierie Informatique - Systèmes, Reseaux et
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Internet.
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## 2. Pre-requis
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CryptAffinity nécessite les bibliothèques de fonctions suivantes (dans leur
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version de développement si compilez le programme vous-même):
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* glib-2.0
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### 2.1. Sur un système Debian GNU/Linux
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Il vous suffit de taper (en tant qu'administrateur) les commandes suivantes
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pour installer le nécessaire:
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# apt-get install libglib-2.0-dev
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### 2.2. Sur un système Apple MacOS X (>= 10.3)
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Il est nécessaire d'avoir installé les autotools (automake,
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autoconf...) dans leur dernière version. À partir de là, il
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suffit de taper les commandes suivantes dans un terminal :
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# sudo fink install glib2-dev
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### 2.3. Sur un système Microsoft Windows
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Cela ne fut pas testé, mais il est probable que cela
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fonctionne sous Cygwin ou équivalent.
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## 3. Se procurer CryptAffinity
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Vous pouvez télécharger la version la plus récente du projet sur le depôt Git du projet.
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Afin d'obtenir les sources, il vous suffit d'avoir Git installé sur votre système et de taper la commande suivante :
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$ git clone https://github.com/glenux/cryptaffinity.git
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## 4. Utiliser CryptAffinity
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### 4.1. Compilation
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Si vous avez téléchargé une archive, commencez par la décompressez :
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$ tar -xzvf CryptAffinity-0.2.tar.gz
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Rendez vous ensuite dans le dossier qui vient d'etre crée lors de la
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décompression.
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$ cd CryptAffinity-0.2
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|
Puis lancez l'auto-configuration du logiciel, puis la compilation.
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$ ./autogen
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$ ./configure
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$ make
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Le programme sous forme binaire se trouvera alors dans le sous-dossier
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src/tools/, sous le nom break_affinity
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### 4.2. Utilisation
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CryptAffinity necessite de nombreux parametres, avec la syntaxe suivante:
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Usage: break_affinity -a <fichier> -e <float> -f <float> -p <fichier> -t <fichier> -m
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Ou les parametres sont les suivants: &nbs
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p_place_holder;
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**-a**, **--alphabet** _FILE_
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||||||
|
: Fichier contenant les lettres de l'alphabet, dans l'ordre.
|
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||||||
|
**-e**, **--epsilon** _FLOAT_
|
||||||
|
: Tolerance pour le test des clefs.
|
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||||||
|
**-f**, **--frequencies** _FLOAT_
|
||||||
|
: Proportion moyenne que représentent les 9 lettres "prioritaires" dans le texte
|
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|
clair.
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|
**-k**, **--keylength** _UINT_
|
||||||
|
: Taille de la clef maximum (obsolète)
|
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|
|
||||||
|
**-p**, **--priorities** _FILE_
|
||||||
|
: Lettres ordonnées par fréquence décroissante d'apparition dans le texte clair.
|
||||||
|
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||||||
|
**-t**, **--text** _FILE_
|
||||||
|
: Fichier contenant le texte chiffre.
|
||||||
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||||||
|
**-m**, **--mode** _MODE_
|
||||||
|
: Sélection du mode "Affine" (a) ou "Vigenère" (v)
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### 4.3. Exemples
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Pour utiliser le décodeur Affine :
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break_affinity -a data/alphabet.txt -f 0.7 -m a -p data/priority.txt \
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-t demo/afine.txt -e 0.1
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||||||
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|
||||||
|
Pour utiliser le décodeur Vigenère :
|
||||||
|
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||||||
|
break_afinity -a data/alphabet.txt -f 0.7 -m v -p data/priority.txt \
|
||||||
|
-t demo/vigenere.txt -e 0.05
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
## 5. Documentation
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### 5.1. Code
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Vous pouvez générer la documentation du code de CryptAffinity avec doxygen
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et la consulter dans le dossier doc/html de l'application.
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Pour ce faire, tapez :
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$ doxygen doxygen.conf
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### 5.2. Principe du "décodeur Affine"
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On génère l'espace des clefs possibles pour l'alphabet donne
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en entrée:
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int alpha_size; //taille de l'alphabet
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std::list<int> orb; // nombre premiers avec alpha_size
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MathTools mt; // bibliotheque d'outils mathematiques
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std::list<KeyAfine> keyList;
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std::list<int>::iterator orbIt;
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||||||
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||||||
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for (i=1; i<alpha_size; i++){
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if (mt.pgcd(i, alpha_size) == 1) {
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orb.push_back(i);
|
||||||
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}
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||||||
|
}
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|
// 1 - generer l'espace des 312 clefs
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for (orbIt = orb.begin(); orbIt != orb.end(); orbIt++){
|
||||||
|
KeyAfine key;
|
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|
key.setCoefA((*orbIt));
|
||||||
|
for (i=0; i<alpha_size; i++){
|
||||||
|
key.setCoefB(i);
|
||||||
|
keyList.push_back(key);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
Puis on fait une attaque par analyse de frequence sur les textes obtenus par
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|
"décodage" du texte chiffre avec les clefs essayees.
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float frequencies; // frequence cumulee des 9 lettres les
|
||||||
|
plus presentes
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||||||
|
float epsilon; // marge d'erreur
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||||||
|
std::list<KeyAfine>::iterator kLIt;
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||||||
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for (kLIt = keyList.begin(); kLIt != keyList.end(); kLIt++){
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float score = 0;
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printf("Trying key %s\n", (*kLIt).toString().c_str());
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plainText = codec.decode(cypherText, *kLIt);
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plainText.setAlphabet(this->_config.getAlphabet());
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for (int i=0; i<9; i++){
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score += plainText.getCountOf(prio_conf[i]);
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}
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score = score / plainText.size();
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if (fabs(score - frequencies) < epsilon){
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printf("KEY = %s\n",(*kLIt).toString().c_str());
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printf("PLAIN TEXT(%f) = %s\n", fabs(score-frequencies),
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plainText.toAlphabet().c_str());
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}
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}
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### 5.3. Principe du "décodeur Vigenère"
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On commence par détecter les groupes de carateres qui se repetent dans le
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texte.
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Une fois ces groupes repétes de lettres obtenus (dans l'ordre décroissant en
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fonction de leur longueur), on calcule la distance separant les deux premiers
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groupes (note d1) puis la distance entre les deux suivant (d2).
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On pose K = PGCD(d1, d2). Il est fortement probable que K soit un multiple de
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la longueur de la clef. L'hypothese sous-jacente est que ces groupes de
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lettres sont issue du chiffrement des memes bouts de mots avec les memes bouts
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de la clef. Si le K = 1 on peut raisonnablement supposer que ce n'est pas le
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cas, et qu'il n'y a pas de repetitions.
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L'etape suivante consiste a faire une analyse de frequence en découpant le
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texte en K colonnes. On classe ensuite les lettres
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apparaissant dans les colonnes en fonction de leur nombre d'apparitions.
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Dans un monde utopique, il suffirait de calculer la distance entre la lettre
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apparaissant le plus souvent dans la colonne, et celle apparaissant le plus
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souvent dans le langage attendu pour le texte clair (l'anglais en
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l'occurrence).
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Cependant il arrive frequemment que l'ordre de lettre soit legerement change
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par rapport au resultat attendu. Dans le programme, on calcule donc pour
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chaque colonne les distances entre les X lettres les plus frequentes dans la
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colonne et la lettre la plus frequente dans le langage.
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On génère ensuite un espace de X ^ K clefs a partir des combinaisons de ces
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differents décalages obtenus sur chaque colonne.
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Enfin, on décode ensuite le texte avec chacune des clef génerees, et en
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fonction de donnees statistiques relative a notre connaissance prealable du
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texte et d'une petite marge d'erreur, on filtre les texte déchiffres.
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(Exemple: les 9 lettres les plus frequentes representent 70% du texte, et on
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une marge de +/- 4%).
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En jouant sur la marge d'erreur, on laisse passer plus ou moins de textes
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déchiffres, parmi lesquels devrait se trouver le texte clair attendu.
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