文章总结： 西安电子科技大学密码学院与ISN全国重点实验室联合团队在AI赋能密码分析领域取得突破，其论文被Eurocrypt2026接收。该研究创新性地将神经网络与自动化搜索结合，提升了积分分析效率，并在分组密码算法SKINNY上实现了密钥恢复攻击轮数的显著提升，标志着AI在密码分析中从工具辅助迈向方法创新。 综合评分： 95 文章分类： 密码学,人工智能,网络安全,学术研究

西安电子科技大学密码学院与ISN全国重点实验室成果被EUROCRYPT 2026接收

信息网络安全杂志

2026年6月18日 11:00 上海

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人工智能赋能密码分析取得突破性进展密码学院与ISN全国重点实验室成果被EUROCRYPT 2026接收

近期，西安电子科技大学密码学院与空天地一体化综合业务网全国重点实验室（ISN）科研团队在人工智能赋能密码分析方向取得重要研究进展。由西安电子科技大学联合新加坡南洋理工大学、中国科学院信息工程研究所等单位共同完成的论文“Neural-inspired Advances in Integral Cryptanalysis”被国际密码学顶级会议EUROCRYPT  2026正式接收。西安电子科技大学博士生张柳为论文第一作者，王子龙和信工所史丹萍为论文共同通信作者。

EUROCRYPT是国际密码学研究协会（IACR）主办的三大密码学会议之一，在国际密码学与信息安全领域具有重要影响力。

该研究聚焦分组密码中的积分分析展开研究。经典积分分析方法依赖于人工建模与大规模搜索，效率受限；已有人工智能方法仅局限于辅助判别。针对该问题，团队提出了神经网络与自动化搜索相结合的密码分析新方法。团队利用神经网络训练和布尔函数解释发现传统自动化方法难以捕捉（需遍历指数级搜索空间）的短轮积分区分器；进而将相关优势特征用于改进自动化搜索方法，提升长轮区分器的搜索效率与结果。

以分组密码算法SKINNY为例，该方法在独立轮密钥与全状态XOR轮密钥假设下，将密钥无关积分区分器推进至理论上界；同时，基于可解释的神经区分器构造了更强的经典积分密钥恢复攻击，在单可调密钥设置下实现了SKINNY-n-n的16轮攻击，较已有最好结果提升2轮，首次提出SKINNY-n-2n的18轮攻击和SKINNY-n-3n的20轮攻击。

该工作实现了从“人工智能辅助密码分析”到“人工智能推动经典密码分析方法突破”的跨越。据作者所知，该成果是国际上首个基于智能方法改进经典密码分析并实现密钥恢复轮数提升的工作，也是我国智能密码分析方向首次在欧美密上发表的研究成果，标志着人工智能在密码分析中的作用由工具性辅助迈向方法性创新。未来，团队将继续推进人工智能与密码学深度融合，探索智能化密码分析新方法，为密码算法安全评估和国家网络空间安全建设提供有力支撑。

来源：西电网安密码学部

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