210 likes | 627 Views
Landasan Matematika Untuk Kriptografi. Pendahuluan. Perlu latar belakang matematika untuk memahami kriptografi. Materi matematika yang utama untuk kriptografi adalah matematika diskrit. . Materi Matematika untuk Kriptografi:. Relasi dan Fungsi Teori Bilangan - Integer dan sifat2 pembagian
E N D
Pendahuluan • Perlu latar belakang matematika untuk memahami kriptografi. • Materi matematika yang utama untuk kriptografi adalah matematika diskrit.
Materi Matematika untuk Kriptografi: • Relasi dan Fungsi • Teori Bilangan - Integer dan sifat2 pembagian - Algoritma Euclidean - Aritmetika modulo - Bilangan prima • Kombinatorial • Probabilitas dan Statistik
Kompleksitas algoritma • Teori informasi • Aljabar Abstrak (field, ring, group, Galois field) • No. 1 s/d 5 sudah dipelajari di kuliah Matematika Diskrit dan Probabilitas dan Statistik • Nomor 6 dan 7 Tidak akan diulang lagi di dalam kuliah ini
Teori Informasi • Mendefinisikan jumlah informasi di dalam pesan sebagai jumlah minimum bit yang dibutuhkan untuk mengkodekan pesan. • Contoh: - 1 bit untuk mengkodekan jenis kelamin - 3 bit untuk mengkodekan nama hari - 4 bit untuk mengkodekan 0 s/d 9
Entropy:ukuran yang menyatakan jumlah informasi di dalam pesan. • Biasanya dinyatakan dalam satuan bit. • Entropi berguna untuk memperkirakan jumlah bit rata-rata untuk mengkodekan elemen dari pesan. • Contoh: entropi untuk pesan yang menyatakan jenis kelamin = 1 bit, entropi untuk pesan yang menyatakan nama hari = 3 bit
Secara umum, entropi pesan dihitung dengan rumus: X = pesan pi = peluang kemunculan simbol ke-i
Contoh: pesan X = ‘AABBCBDB’ n = 4 (A, B, C, D) p(A) = 2/8, p(B) = 4/8 p(C) = 1/8, p(D) = 1/8 H(X) = – 2/8 log2(2/8) – 4/8 log2(4/8) – 1/8 log2(1/8) – 1/8 log2 (1/8) = 14/8 = 1,75 Berarti setiap simbol dikodekan sebanyak 1,75 bit
Entropi sistem kriptografi adalah ukuran ruang kunci, K. • Misal, sistem kriptografi dengan kunci 64-bit mempunyai entropi 64 bit. • Makin besar entropi, makin sulit memecahkan cipherteks.
Medan (Field) • Medan adalah himpunan elemen dengan dua jenis operasi, perkalian dan penjumlahan. • Sebuah medan disebut berhingga (finite field) jika himpunannya memiliki jumlah elemen yang berhingga.
Medan Berhingga Fp • Fp adalah adalah himpunan bilangan bulat {0, 1, 2, …, p – 1} dengan p prima dan operasi aritmetika sbb: 1. Penjumlahan Jika a, b Fp, maka a + b = r r adalah sisa hasil pembagian a + b dengan p 0 r p - 1
2. Perkalian Jika a, b Fp, maka a b = s s adalah sisa hasil pembagian a b dengan p 0 s p - 1
Contoh: F23 mempunyai anggota {0, 1, 2, …, 22}. Contoh operasi aritmetika: 12 + 20 = 9 (karena 32 mod 23 = 9) 8 9 = 3 (karena 72 mod 23 = 3)
Medan Galois (Galois Field) • Medan Galois adalah medan berhingga dengan pn elemen, p adalah bilangan prima dan n 1. • Notasi: GF(pn) • Kasus paling sederhana: bila n = 1 GF(p) dimana elemen-elemennya dinyatakan di dalam himpunan {0, 1, 2, …, p – 1} dan operasi penjumlahan dan perkalian dilakukan dalam modulus p.
GF(2): + 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 GF(3): + 0 1 2 0 1 2 0 0 1 2 0 0 0 0 1 1 2 0 1 0 1 2 2 2 0 1 2 0 2 1