轻量级密码是对称密码学的一个分支,它占用资源少、功耗低、硬件实现简单,对网络数据的安全保障性高。SPN结构的轻量级分组密码结构相对简单,对它的安全性进行分析显得尤为重要。本文主要通过使用MILP自动化的搜索技术,对Skinny和Gift这两个SPN结构的轻量级分组密码进行差分分析,并给出对它们的安全性评估。本文首先对SPN结构的轻量级分组密码算法进行了结构分析,其中包括对替换层、扩散层和密钥加层三个部分的分析。在对它们结构分析的基础上,得出了在加密过程中差分值的传递规律。在构造MILP模型的部分,本文分别论述了构造线性部分和非线性部分的MILP模型的方法。在线性部分,差分值的传递规律较为简单,通常与轮函数的运算关系保持一致或者不引入任何差分。在非线性部分,本文研究了S盒的差分分布表,输入差分和输出差分的关系,并通过不可能的差分分布表来构造S盒的MILP模型。本文提出了一种贪婪算法,可以尽最大的可能缩小非线性部分所构建的MILP模型,使模型求解的速度尽可能加快。借助对SPN结构的轻量级分组密码算法的结构和差分值传递规律的分析,本文挑选了两个分组密码算法——Skinny和Gift,对他它们构造了MILP模型并进行求解。在构造模型的过程中,对构造好的模型进行大幅度的简化,尽可能的在求解的时间和空间上都达到最优。然后,本文使用LPSolve线性规划求解器对所构造好的MILP进行求解,求出了Skinny-64和Gift-64这两个版本在11轮情况下概率最大的差分路径,并求出了概率最大时的差分路径对应的差分传播概率。实验数据表明,对于11轮的差分攻击,Skinny-64的差分扩散情况比Gift-64要快得多,即Skinny-64对差分密码分析的抵抗能力要远强于Gift-64。其根本原因在于,Gift的加密轮函数中,扩散层部分比Skinny要简单的多,使得扩散层对差分扩散的影响很弱。