 Hai, semua. Terima kasih kerana menikmati pembentangan ini. Tidak kata-kata ini adalah menjelaskan bahagian berdifensi dan berdifensi untuk Eskon. Ini adalah kerja yang dipakai oleh David Jorot, Thomas Perian, dan saya, Tuan Tuan Tan. Ini adalah bahagian ini. Kita akan mulakan dengan beberapa pembentangan yang diperlukan oleh pembentangan konstraint dan parameter yang kita gunakan supaya kita dapat menemukan karakteristik yang baik untuk permutasi Eskon. Kemudian, karakteristik yang berdifensi ini digunakan untuk menjelaskan perkhidmatan dan penerbangan untuk Eskon. Kita akan mulakan dengan menjelaskan bahagian Eskon. Eskon adalah keluarga penjelaskan yang diperlukan. Dalam penjelaskan yang diperlukan untuk penjelaskan yang diperlukan, dua istimewa keluarga, Eskon 128a dan Eskon 128a, adalah antara penjelaskan. Penjelaskan, dan parameter yang berdifensi dari Eskon, dibuat di sini. Kerja kita akan berfungsi lebih banyak untuk menemukan karakteristik yang berdifensi untuk permutasi Eskon. Kita akan mulakan dengan lebih jauh pada fungsi yang salah dari permutasi Eskon sendiri. Pemutasi Eskon berdifensi adalah 320 bit. Ia dapat diperlihatkan sebagai array 5x64 bit. Ada tiga fungsi dalam permutasi Eskon. Pc menyebabkan keadaan konsistensi yang kita akan selalu menginginkan di sini sejak keadaan tidak diperlukan oleh fungsi ini. Ps adalah layar substituasi yang berdifensi dari 5x64 bit berdifensi di setiap kolom dari perjalanan. S-box dibuat di sini. Pl adalah layar penjelaskan yang diperlukan oleh perjalanan di sini. Wi berdifensi kepada rupanya dari perjalanan yang memiliki 64 bit. Dalam perjalanan yang terbelas, doberanik atau memperkenalkan sebuah penjelaskan yang dikatakan sebuah penjelaskan untuk penjelaskan keadaan dengan aplikasi untuk penjelaskan keadaan. Pada idea adalah untuk pertama memilih penjelaskan keadaan dengan beberapa variable yang sudah ditutupkan. Kemudian dari keadaan yang tidak ditutupkan mereka akan menyebabkan salah satu dari mereka dan menyebabkan mereka keadaan keadaan keadaan. Sekarang kita akan mempunyai apa yang lain yang akan terjadi oleh perjalanan ini. Apabila ada perjalanan antara perjalanan yang baru dan yang kita sudah berlaku sejauh ini, kita akan menyebabkan keadaan keadaan yang lain jika tidak ada perjalanan terjadi oleh perjalanan ini, kita akan terus menyebabkan. Sekarang kita boleh sebenarnya mencari perjalanan antara perjalanan yang ditutupkan keadaan dan apa yang perjalanan perjalanan itu berlaku. Ini juga sebab kita fikir bahawa menggunakan CP dapat membantu dalam keadaan untuk Escon. Jadi, disini adalah introduksi keadaan untuk CP. CP adalah sebuah metode otomatis yang digunakan untuk menjelaskan banyak perjalanan perjalanan antara perjalanan. Dalam keadaan kriptografi, ia telah digunakan secara terbuka untuk mencari perjalanan yang berlaku pada perjalanan perjalanan yang berlaku. Dalam keadaan itu, ada perjalanan yang berlaku selain dengan perjalanan mereka sendiri dan strategi yang digunakan yang boleh digunakan untuk menjelaskan yang terbaik untuk keadaan yang digunakan. Kita akan sekarang bergerak ke perjalanan untuk keadaan yang berlaku keadaan 6 Escon. Di dunia ini, kita menggunakan keadaan Mini Zinc dan 12 Solver untuk program CP kita. Dan fungsi objektif adalah untuk memenangkan keadaan ke-2 keadaan. Untuk mempunyai perjalanan perjalanan dalam keadaan yang berlaku, kita mengambil perjalanan perjalanan untuk setiap mereka. Tabar ini, DDT, memiliki semua perjalanan yang mungkin dari setiap perjalanan perjalanan. Perjalanan pertama ini, kita perlu memilih dari satu perjalanan yang mungkin dalam DDT. Perjalanan perjalanan dan perjalanan BS dan AS dibuat sebagai perjalanan 5-bit tanpa perjalanan perjalanan. Untuk mempunyai perjalanan keadaan yang membuat perjalanan dan perjalanan, kita menggunakan fungsi untuk mereka. Perjalanan adalah hanya sebuah proses renaming dan untuk perjalanan, kita menggunakan sumbangan dengan perjalanan modul untuk mempunyai. Sekarang, perjalanan perjalanan dalam cara selanjutnya. Kita mulakan dengan BS0, perjalanan perjalanan kemudian, kita menggunakan layer PS ke layer AS0. Kemudian, layer PL akan membawa kepada BS1 dan sebagainya. Sehingga kita menghubungkan perjalanan n-round perjalanan perjalanan. Perjalanan adalah dalam CP, kita tidak perlu mempunyai daripada BS0 dulu. Kita boleh mudah mulakan dalam perjalanan dan mempunyai dalam perjalanan kedua-duanya, bagi contoh. Ini biasanya mengawal perjalanan perjalanan. Dalam perjalanan kita, ini adalah perjalanan yang kita menggunakan dalam perjalanan perjalanan kita. Dalam perjalanan untuk perjalanan yang terbaik untuk 4 perjalanan, bagi contoh. Kita memasukkan perjalanan perjalanan yang digunakan dalam perjalanan 1- 0 dan kemudian 3. Ini bermakna kita menghargai perjalanan untukűaik perjalanan perjalanan pada perjalanan 2-1 sebelum mempunyai perjalanan untuk mem ummur di rangka lain. Untuk perjalanan perjalanan, kita membuat itu keputusan leaks. Ini bermakna dalam perjalanan perjalanan pada perjalanan yang sama, kita tidak memasukkan sebuah sebuah sekunsempHAHA yang memasukkan perjalanan yang pertama yang memasukkan terhadap satu kedua dan kemudian ketiga, tetapi di dalam, ia akan hanya berada di dalam perjalanan. Untuk pilihan perang, kita membuatnya menjadi dalam domen mempunyai. Di dalam kes ini, kami beritahu program untuk mencari untuk value kecil yang paling kecil dalam domen dulu. Sejak satu mempunyai dalam s box aktif dan 0 mempunyai dalam s box aktif, solver akan mencuba untuk membuatnya menjadi dalam dulu. Untuk lebih jauh, kami mempunyai pilihan perang. Kami mempunyai proses dua pasangan. Pertama adalah untuk hanya menggunakan sebuah layar klinik Scon permutasi dalam CP dan menemukan semua posibil posisi aktif s box dalam satu ruang. Kami kemudian mempunyai jumlah s box dalam perang untuk menjadi sekalipun K. Selanjutnya, kami akan mempunyai sebuah karakteristik ini di dalam ruang satu dan dua. Beritahu bahawa sejak kami akan mempunyai banyak karakteristik, kami akan mempunyai untuk membuat mereka semua. Ini adalah keputusan yang kami dapat. Dengan CP, kami dapat menemukan posibil posisi yang lebih terbaik daripada karakteristik yang terbaik tersebut dengan sebuah layar klinik yang dikenalkan. Seperti yang kami dapat melihat untuk ke-4 dan 5 dan K adalah ke-3. Sekarang dengan metode otomatis yang digunakan, kami berjumpa untuk menghasilkan klinik Scon permutasi. Pertama, kami akan ingin mempunyai karakteristik untuk klinik. Mereka akan menjadi permutasi klinik dan permutasi klinik. Untuk permutasi klinik, kami dapat mengingatkan bahawa klinik itu diambil di setiap ruang. tanpa klinik, kami tidak akan dapat tahu informasi semasa kami mempunyai ke-4. Ini adalah sebegitu dengan analisis klinik. Untuk klinik itu, tiada klinik. Ini bermaksud kami dapat sebenarnya mulakan di tengah-tengah dan mempunyai ke-4. Kami dapat melihat mereka sebagai klinik yang tersebut dan klinik yang tidak tersebut. Ini penting kerana dalam keputusan klinik, kami akan dapat mengutilisikan klinik klinik untuk menggabungkan beberapa klinik dan menggabungkan klinik overall dari klinik. Namun, kami tidak dapat melakukannya untuk permutasi klinik. Di sini, kami akan mengangkatkan apa yang kami menjelaskan dengan menggabungkan klinik dalam lebih detail. Seperti kemungkinan atau kecuali kecuali untuk klinik klinik yang tersebut datang dari klinik. Ini bermaksud ada klinik klinik atau klinik pada klinik dan klinik untuk klinik. Jika kita boleh mulakan, katakan di keputusan klinik atau beberapa klinik, kami dapat mengubah beberapa klinik yang mempercayai kecuali kecuali kecuali. Ini dapat menjadikan perbezaan yang tersebut akan selalu berpindah dengan kebenaran. Ini akan menguruskan klinik overall dari klinik. Di sini adalah kebanyakan keadaan keadaan keadaan keadaan. Di dalam keadaan keadaan keadaan, kami tanya soalan yang tersebut. Apa kebaikan keadaan dalam keadaan keadaan yang dapat dibuat dengan keadaan keadaan di di awal, di dalam keadaan keadaan dan di awal, berkali-kali di dalam keadaan tersebut, dalam keadaan keadaan keadaan keadaan keadaan, untuk kemungkinan perbuatan ideal, klinik dibangun di sini. Untuk mencuba klinik, kami akan mempunyai klinik yang lebih rendah daripada ini. Sekarang kami akan cuba membangun klinik yang untuk permainan S-Korn. Pertama, kita memilih karakteristik yang berbeda. Kita mempunyai satu karakteristik yang berbeda yang mempunyai banyak s-box yang aktif seperti di yang sama. Ini supaya kita dapat memaksinkan kemungkinan kita untuk memutuskan kebanyakan s-box yang aktif, supaya kita dapat benar-benar menguruskan sepatutnya. Kemudian, kita menghubungkan karakteristik kembali dan kembali dengan kemungkinan s-box yang memutuskan untuk dihubungkan, untuk menghubungkan kemungkinan D in dan D out, yang menggantikan perbezaan kebanyakan dan kemungkinan. Tidaklah, kemungkinan D in dan D out hanya digunakan untuk komputasi kompleksiti. Jadi, hanya karakteristik mereka. Oleh itu, jika kemungkinan D in atau D out terlalu besar atau terlalu kompleksit untuk dilakukan, kita dapat menghubungkan untuk dilakukan sebuah kumpulan yang lebih tinggi untuk kemungkinan kebanyakan mereka, membuat kumpulan yang lebih tinggi untuk kemungkinan D in atau D out. Ini adalah kemungkinan kemungkinan kami yang menggantikan perbezaan kembali di Scon. Kemudian, kita bergerak ke perbezaan Pumburan. Sebenarnya, ketika kita menggantikan perbezaan kemungkinan, kita dapat mulakan dari tengah. Dalam kemungkinan kemungkinan, kita mulakan di SP4, diberikan di dalam diagram ini. Dalam kemungkinan kemungkinan, kita memilih untuk mulakan di SP5, sehingga ada lebih banyak kemungkinan di R4. Di sini adalah sumber dari semua kemungkinan perbezaan kemungkinan untuk Scon. Dalam kemudian, kita akan mempunyai sumber untuk semua kemungkinan kemungkinan. Kita akan bercakap tentang perbezaan. Untuk kemungkinan di masa kemungkinan kemungkinan di Scon. Kita fokus pada hanya sebuah blok sebuah kemungkinan kembali di Pumburan. Ia adalah untuk menggantikan kemungkinan yang baik, yang mempunyai perbezaan dan perbezaan kemungkinan hanya di reda. Untuk perbezaan kemungkinan 1-8, ia bergantikan ke perbezaan 64 atau kemungkinan pertama. Untuk perbezaan kemungkinan 1-8, ia bergantikan ke perbezaan 128 atau kemungkinan pertama. Untuk kemungkinan finalisasi, kita mahu mempunyai kemungkinan berbezaan yang mempunyai perbezaan kemungkinan hanya di reda dan untuk perbezaan kemungkinan, hanya di perbezaan pertama. Seperti kemungkinan terakhir, saya menggunakan untuk membuat kemungkinan T. Untuk mencapai semua ini, kita mempunyai kemungkinan kemungkinan tambahan ke model CP kita dan mempunyai banyak kemungkinan lain juga. Terutamanya untuk kemungkinan finalisasi, kami juga mempunyai kemungkinan daripada kemungkinan berbezaan yang berbezaan, sehingga untuk kemungkinan terakhir, kami hanya berhati-hati tentang kemungkinan terakhir pada kemungkinan terakhir. Resultatannya di sini menunjukkan kemungkinan terbaik yang terbaik yang kita telah mencari dengan kemungkinan tersebut. Yang terbaik yang ditempatkan di orange adalah kemungkinan terbaik yang kita memakai untuk membuat kemungkinan tersebut, dan terlebih dahulu sebagai kemungkinan terbaik. Basik ini menunjukkan kemungkinan terbaik yang kita telah ber萃ul. Pada minggu ini kita akan memulakan kemungkinan. Untuk kemungkinan, jika kita menoskan kemungkinan ke series dengan 2, kita dapat mencari 1 dengan kemungkinan 2-103. Terdapat mesyuarat dengan kemungkinan terbaik yang terbaik yang terbaik yang SERUankan 1-125. Pada idea ini, untuk karakteristik kedua yang kita gunakan, kita mempunyai 54 konstruensi dalam perjalanan pertama dan 102 konstruensi dalam perjalanan kedua. Jadi, ini adalah kemungkinan total dari karakteristik yang kita gunakan. Seperti yang kita dapat hanya mengawal mesej di red part, kemungkinan pertama 54 konstruensi harus diadresikan dengan M0 dan M1 saja. Untuk perjalanan kedua yang kedua, ini dapat diadresikan oleh m0, m1 atau m2 di sini. Procedurannya adalah seperti yang berlalu. Pertama, menggunakan m0 dan m1, yang di total mempunyai 128 bit di dalam perjalanan, kita dapat senang-senang membuat kemungkinan mesej. Dalam kemungkinan mesej yang 2242, kemungkinan mesej yang lalu, kemungkinan mesej yang 2 lebih dari 38 akan menerima kemungkinan mesej yang 54. Pada rambut pertama, kemungkinan mesej yang remand yang 2 lebih dari 38. Untuk setiap mesej, kita dapat menggunakan 2 lebih dari 64 mesej yang tidak terdapat dalam kemungkinan mesej yang ini. Jadi, di total, kita mempunyai 21238 x 21264, yang akan memberikan 212 pairs of messages di sini. Sekarang, 212 pairs of messages di setidaknya akan menjadi satu pairs of messages yang sebenarnya akan mempunyai rata kedua. Jadi, di setidaknya, kita akan mempunyai satu pair of messages yang mempunyai rata kedua di sini. Jadi, jika kita mempunyai rata kedua ke rata kedua ini, kita akan mempunyai perbezaan, dan kemudian kita akan mempunyai perbezaan. Sekarang, kita akan bergerak ke sumber. Dalam kerja ini, kita menggunakan metode otomator CP untuk memodel permainan Scon. Dan ia sebenarnya mempersembunyi juga sebagai metode ceritakan. Ia dapat juga lebih mudah dipercayai untuk mencari perbezaan tersebut daripada setidaknya. Adatangan CP adalah bahwa formulasi itu mempunyai perbezaan. Dan kemudian, ia sebenarnya lebih daripada perbezaan. Ini dipercayai dengan MLOP, apabila kita hanya mempunyai pilihan yang hanya menggunakan perbezaan dan perbezaan. Kita juga telah mencari perbezaan baru untuk permainan Scon. Dan akhirnya, mempunyai beberapa ujian yang mempunyai perbezaan. Ini menjelaskan rata saya. Dan saya ingin berterima kasih kepada anda. Jika anda berminat dalam kerja kita, anda mungkin ingin mencari perbezaan yang dibuat di tawar. Di Tawar 2022. Ini adalah rata-referensi untuk ini.