Distribution of Boolean functions Nonlinearity

Distribution de la non-linéarité des fonctions booléennes Parmi les différents critères qu'une fonction booléenne doit satisfaire en cryptographie, on s'intéresse à la non-linéarité. Pour une fonction booléenne donnée, cette notion mesure la distance de Hamming qui la sépare des fonctions de degré au plus 1. C'est un critère naturel pour évaluer la complexité d'une fonction cryptographique, celle-ci ne devant pas admettreune approximation qui soit simple, comme par une fonction de degré 1, ou plus généralement une fonction de bas degré. Ainsi, il est important de considérer plus généralement, la non-linéarité d'ordre supérieur, qui pour un ordre donné r, mesure la distance d'une fonction donnée à l'ensemble des fonctions de degré au plus r. Cette notion est également importante pour les fonctions vectorielles, i.e., celles à plusieurs sorties. Quand le nombre de variables est grand, presque toutes les fonctions ont une non-linéarité (d'ordre 1) voisine d'une certaine valeur, assez élevée. Dans un premier travail, on étend ce résultat à l'ordre 2. Cette méthode qui consiste à observer comment les boules de Hamming recouvrent l'hypercube des fonctions booléennes, nous conduit naturellement vers une borne de décodage théorique des codes de Reed-Muller d'ordre 1, coïncidant au même endroit où se concentre la non-linéarité de presque toutes les fonctions ; une approche nouvelle pour un résultat pas entièrement nouveau. On étudie aussi la non-linéarité des fonctions vectorielles. On montre avec une approche différente, que le comportement asymptotique est le même que celui des fonctions booléennes: une concentration de la non-linéarité autour d'une valeur assez élevée.