# CryptAfinity 1. Description 1. Auteurs 2. Pre-requis 1. Sur un systeme Debian GNU/Linux 2. Sur un systeme Apple MacOSX (≥10.3) 3. Sur un systeme Microsoft Windows 3. Se procurer CryptAfinity 4. Utiliser CryptAfinity 1. Compilation 2. Utilisation 5. Documentation 1. Code 2. Decodeur "Afine" 3. Decodeur "Vigenere" ## 1. Description CryptAfinity est un logiciel libre permettant de dechiffrer des texte obfusques par des systemes Afines ou l'algorithme de Vigenere. Il possede les caracteristiques suivantes : * Il est distribue sous la licence [GNU General Public License](http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html) * Il est ecrit en C++. * Il implemente pour l'instant uniquement une analyse par frequences, a partir d'une liste de "priorites" de lettres dans un texte clair, et de la proportion que representent les X premieres lettres "prioritaires" dans le texte. ### 1.1. Auteurs CryptAfinity a ete entierement realise par Glenn ROLLAND <[glenux@glenux.net](mailto:glenux@glenux.net)> et Roland LAURÈS <[shamox@mac.com](mailto:shamox@mac.com)> a l'occasion de travaux pratiques du cours de systeme du Master 2 Ingenierie Informatique - Systèmes, Reseaux et Internet. ## 2. Pre-requis CryptAfinity necessite les bibliotheques de fonctions suivantes (dans leur version de developpement si compilez le programme vous-meme): * glib-2.0 ### 2.1. Sur un systeme Debian GNU/Linux Il vous suffit de taper (en tant qu'administrateur) les commandes suivantes pour installer le necessaire: # apt-get install libglib-2.0-dev ### 2.2. Sur un systeme Apple MacOS X (>= 10.3) Il est necessaire d'avoir installe les autotools (automake, autoconf...) dans leur derniere version. À partir de la, il suffit de taper les commandes suivantes dans un terminal : # sudo fink install glib2-dev ### 2.3. Sur un systeme Microsoft Windows Cela ne fut pas (encore) teste, mais il est tres probable que cela fonctionne sous Cygwin. ## 3. Se procurer CryptAfinity Vous pouvez telecharger la derniere archive des sources, ou bien directement la version la plus recente du projet sur le depot Subversion du projet. ### 3.1. L'archive des sources Elle est disponible a l'adresse : [http://glenux2.free.fr/pub/projets/CryptAfinity/archives/](http://glenux2.fre e.fr/pub/projets/CryptAfinity/archives/) ### 3.2. Le depot Subversion Afin d'obtenir les sources les plus a jour, vous pouvez utiliser le logiciel de controle de sources Subversion $ svn checkout http://repository.glenux.ath.cx/svn/CryptAfinity/ Il n'y a pas de mot de passe, il suffit donc de presser la touche "Entree" pour l'utilisateur "anonymous", si ce dernier vous est demande. ## 4. Utiliser CryptAfinity ### 4.1. Compilation Commencez par decompressez l'archive. $ tar -xzvf CryptAfinity-0.1.tar.gz Rendez vous ensuite dans le dossier qui vient d'etre cree lors de la decompression. $ cd CryptAfinity-0.2 Puis lancez l'auto-configuration du logiciel, puis la compilation. $ ./autogen $ ./configure $ make Le programme sous forme binaire se trouvera alors dans le sous-dossier src/tools/, sous le nom break_afinity ### 4.2. Utilisation CryptAfinity necessite de nombreux parametres, avec la syntaxe suivante: Usage: break_afinity -a -e -f -p -t -m Ou les parametres sont les suivants: &nbs p_place_holder; -a, --alphabet Fichier contenant les lettres de l'alphabet, dans l'ordre. -e, --epsilon Tolerance pour le test des clefs. -f, --frequencies Proportion moyenne que representent les 9 lettres "prioritaires" dans le texte clair. -k, --keylength Taille de la clef maximul (obsolete) -p, --priorities Lettres ordonnees par frequence decroissante d'apparition dans le texte clair. -t, --text Fichier contenant le texte chiffre. -m, --mode Selection du mode "Afine" ou "Vigenere" ## 5. Documentation ### 5.1. Code Vous pouvez trouver la documentation du code de CryptAfinity dans le dossier doc/html de l'application, ou en suivant [ce lien](html/index.html). ### 5.2. Principe du "decodeur Afine" On genere l'espace des clefs possibles pour l'alphabet donne en entree: int alpha_size; //taille de l'alphabet std::list orb; // nombre premiers avec alpha_size MathTools mt; // bibliotheque d'outils mathematiques std::list keyList; std::list::iterator orbIt; for (i=1; i::iterator kLIt; for (kLIt = keyList.begin(); kLIt != keyList.end(); kLIt++){ float score = 0; printf("Trying key %s\n", (*kLIt).toString().c_str()); plainText = codec.decode(cypherText, *kLIt); plainText.setAlphabet(this->_config.getAlphabet()); for (int i=0; i<9; i++){ score += plainText.getCountOf(prio_conf[i]); } score = score / plainText.size(); if (fabs(score - frequencies) < epsilon){ printf("KEY = %s\n",(*kLIt).toString().c_str()); printf("PLAIN TEXT(%f) = %s\n", fabs (score-frequencies), plainText.toAlphabet().c_str()); } } ### 5.3. Principe du "decodeur Vigenere" On commence par faire recuperer les groupes de carateres qui se repetent dans le texte. Une fois les groupes repetes de lettres de plus grande longueur obtenus (dans l'ordre decroissant en fonction de la longueur), on calcule la distance separant les deux premiers groupes (note d1) puis la distance entre les deux suivant (d2). On pose K = PGCD(d1, d2). Il est fortement probable que K soit un multiple de la longueur de la clef. L'hypothese sous-jacente est que ces groupes de lettres sont issue du chiffrement des memes bouts de mots avec les memes bouts de la clef. Si le K = 1 on peut raisonnablement supposer que ce n'est pas le cas, et qu'il n'y a pas de repetitions. L'etape suivante consiste a faire une analyse de frequence en decoupant le texte en K colonnes. On classe ensuite les lettres apparaissant dans les colonnes en fonction de leur nombre d'apparitions. Dans un monde utopique, il suffirait de calculer la distance entre la lettre apparaissant le plus souvent dans la colonne, et celle apparaissant le plus souvent dans le langage attendu pour le texte clair (l'anglais en l'occurrence). Cependant il arrive frequemment que l'ordre de lettre soit legerement change par rapport au resultat attendu. Dans le programme, on calcule donc pour chaque colonne les distances entre les X lettres les plus frequentes dans la colonne et la lettre la plus frequente dans le langage. On genere ensuite un espace de X ^ K clefs a partir des combinaisons de ces differents decalages obtenus sur chaque colonne. Enfin, on decode ensuite le texte avec chacune des clef generees, et en fonction de donnees statistiques relative a notre connaissance prealable du texte et d'une petite marge d'erreur, on filtre les texte dechiffres. (Exemple: les 9 lettres les plus frequentes representent 70% du texte, et on une marge de +/- 4%). En jouant sur la marge d'erreur, on laisse passer plus ou moins de textes dechiffres, parmi lesquels devrait se trouver le texte clair attendu.