10. poglavje. Kode za overjanje

Σχετικά έγγραφα
Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

Tretja vaja iz matematike 1

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

1 Fibonaccijeva stevila

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Osnove matematične analize 2016/17

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA

Reševanje sistema linearnih

Algebraične strukture

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Uporabna matematika za naravoslovce

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Splošno o interpolaciji

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Vektorski prostori s skalarnim produktom

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

Kotne in krožne funkcije

Osnove linearne algebre

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Lastne vrednosti in lastni vektorji

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

8. Diskretni LTI sistemi

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/2014

Funkcije dveh in več spremenljivk

1. Trikotniki hitrosti

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Afina in projektivna geometrija

Funkcije več spremenljivk

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Oznake in osnovne definicije

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

Matematika. Funkcije in enačbe

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Matematika 1. Jaka Cimprič

Teorija grafov in topologija poliedrov

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Riemannove ploskve in analitična geometrija. Franc Forstnerič

Problem lastnih vrednosti

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Osnovne lastnosti odvoda

Kvantni delec na potencialnem skoku

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ

Letnik 0, številka 5

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

Verjetnost 2 Peto poglavje

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

II.8. Načrtovanje eksperimentov

II.8. Načrtovanje eksperimentov

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

Kotni funkciji sinus in kosinus

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

Transcript:

10. poglavje Kode za overjanje (angl. Authentication Codes) Uvod Računanje verjetnosti prevare Kombinatorične ocene pravokotne škatje (ang. orthogonal arrays, OA) konstrukcije in ocene za OA Karakterizaciji kod za overjanje Ocene entropije Incidenčne strukture Aleksandar Jurišić 642

Kode za overjanje nam nudijo metode za zagotavljanje integritete sporočil, tj. da kljub aktivnemu napadalcu sporočilo pošilja pričakovana oseba in da sporočilo ni spremenjeno. Shema za overjanje mora biti brezpogojno varna, medtem ko smo preučevali sheme za digitalne podpise in MAC-e glede na računsko varnost. Aleksandar Jurišić 643

Uporaba Veliki datoteki priredimo potrdilo (hranjeno poleg te datoteke), ki omogoči Bojanu, da preveri, ali je vsebina še vedno nespremenjena (s ključem, ki je hranjen na varnem). Avtentičnost lahko preveri le tisti, ki mu je sporočilo namenjeno (digitalni podpis pa lahko preveri vsak). Aleksandar Jurišić 644

Koda za overjanje je četverka (S, A, K, E), za katero velja: 1. S je končna množica vseh začetnih stanj. 2. A je končna množica vseh potrdil. 3. K je končna množica vseh ključev. 4. Za vsak K K je dano pravilo za overjanje e K : S A. Množica sporočil pa je M = S A. Aleksandar Jurišić 645

Za pošiljanje podpisanega sporočila preko nezavarovanega kanala opravita Anita in Bojan naslednji protokol: 1. Anita in Bojan skupaj izbereta naključni ključ K K (to storita tajno, tako kot v primeru simetrične kriptografije). 2. Anita za sporočilo s S izračuna a = e K (s) in pošlje Bojanu par (s, a). 3. Bojan dobi (s, a), izračuna a = e K (s) in preveri, če je a = a. Aleksandar Jurišić 646

Lažna prestavitev (ang. impersonation) Napadalec vstavi v kanal sporočilo (s, a) v upanju, da ga bo Bojan sprejel za overjenega. napadalec (s,a) Bojan Zamenjava Napadalec opazi na kanalu sporočilo (s, a) in ga zamenja s sporočilom (s, a ) v upanju, da ga bo Bojan sprejel za overjenega. Anita (s,a) napadalec (s,a ) Bojan Vsakemu od zgornjih napadov priredimo ustrezno verjetnost prevare in ju označimo s P d 0 in P d 1. Aleksandar Jurišić 647

Računanje verjetnosti prevare Primer: S = A = Z 3, K = Z 3 Z 3 in e ij (s) = is + j mod 3 za vsak (i, j) K in s S. Sestavimo ( K S )-dim. matriko M za overjanje, tako da v K-ti vrstici na s-to mesto postavimo element e K (s) A. Aleksandar Jurišić 648

Če je v zgornjem primeru p K (K)=1/9 za vsak K K, se ni težko prepričati, da je P d 0 = P d 1 = 1/3. 0 1 2 (0, 0) 0 0 0 (0, 1) 1 1 1 (0, 2) 2 2 2 (1, 0) 0 1 2 (1, 1) 1 2 0 (1, 2) 2 0 1 (2, 0) 0 2 1 (2, 1) 1 0 2 (2, 2) 2 1 0 Aleksandar Jurišić 649

Sedaj pa izračunajmo verjetnosti prevare v splošnem. Označimo z I(s, a), s S, a A verjetnost, da bo Bojan sprejel sporočilo (s, a) za avtentično. Potem je I(s, a) = P (a=e K (s)) = p K (H). {H K e H (s)=a} Torej izračunamo I(s, a) tako, da v matriki za overjanje izberemo vrstice, ki imajo v stolpcu s vrednost a in nato seštejemo verjetnosti ustreznih ključev. Napadalec bo izbral tak (s, a), da bo I(s, a) največji: P d 0 = max{i(s, a) s S, a A}. Aleksandar Jurišić 650

Medtem ko P d 0 ni odvisna od porazdelitve p S, pa je P d 1 lahko. Predpostavimo, da je napadalka na kanalu dobila (s, a) in ga hoče zamenjati s (s, a ), s s. Za s, s S in a, a A je verjetnost, da Bojan ne bo opazil zamenjave, enaka I(s, a ; s, a) = P (a = e K (s )/a = e K (s)) = P ( (a = e K (s )) (a = e K (s)) ) P ( a = e K (s) ) = {H K e H (s)=a, e H (s )=a } I(s, a) p K (H). Aleksandar Jurišić 651

Napadalec maksimizira svoje možnosti, zato izračuna p s,a = max{i(s, a ; s, a) s S, s s in a A}. Torej je P d 1 matematično upanje izrazov p s,a glede na porazdelitev p M (s, a) in je enako P d 1 = p M (s, a) p s,a. (s,a) M Verjetnostno porazdelitev za p M preoblikujemo p M (s, a) = p S (s) p K (a/s) = p S (s) p K (K) {K K, e K (s)=a} = p S (s) I(s, a). Aleksandar Jurišić 652

Za vse s S in a A označimo s q s,a maksimalno vrednost vsote p K (H) {H K e H (s)=a,e H (s )=a } glede na vse pare (s, a ), kjer je s S\{s} ter a A. Od tod dobimo nekoliko bolj priročno formulo za verjetnost prevare P d 1 = p S (s) q s,a. (s,a) M Aleksandar Jurišić 653

Kombinatorične ocene Pri kodah za overjanje si želimo naslednje lastnosti: verjetnosti prevare P d 0 in P d 1 morata biti dovolj majhni, množica začetnih stanj S mora biti dovolj velika (saj želimo imeti dovolj veliko množico sporočil), množica ključev K naj bo kar se da majhna (saj pošiljamo ključe po varnem kanalu). Aleksandar Jurišić 654

Izrek 1. Za kodo za overjanje (S, A, K, E) velja P d 0 1/ A. Enakost velja, če in samo, če je p K (K) = 1 za vsak s S, a A. A {K K e K (s)=a} Dokaz: Za fiksen s S velja: a A I(s, a) = a A {H K e H (s)=a} p K (H) = H K p K (H) = 1. Aleksandar Jurišić 655

Izrek 2. Za kodo za overjanje (S, A, K, E) velja P d 1 1/ A. Enakost velja, če in samo, če je {H K e H (s)=a, e H (s )=a } {H K e H (s)=a} p K (H) za vse s, s S, s s in a A. p K (H) = 1 A Dokaz: Za fiksne s, s S, s s in a A, podobno kot v dokazu Izreka 1, izračunamo I(s, a; s, a )= p K (H) {H K e H (s)=a, e H (s )=a } =1. a A a A p K (H) {H K e H (s)=a} Aleksandar Jurišić 656

Od tod pa sledi p s,a = max I(s, a ; s, a) 1/ A. s s Verjetnost P d 1 = p M (s, a) p s,a (s,a) M je torej navzdol omejena z p M (s, a) A (s,a) M = 1 A. Omenimo še dve očitni posledici izrekov 1 in 2. Aleksandar Jurišić 657

Posledica 3. Za kodo za overjanje (S, A, K, E) velja P d 0 = P d 1 = 1/ A, če in samo, če je p K (H) = 1 A 2 {H K e H (s)=a, e H (s )=a } za vse s, s S, s s in a, a A. Posledica 4. Za kodo za overjanje (S, A, K, E), v kateri so vsi ključi enako verjetni, velja P d 0 = P d 1 = 1/ A, če in samo, če je {H K e H (s) = a, e H (s ) = a } = K A 2 za vse s, s S, s s in a, a A. Aleksandar Jurišić 658

Pravokotne škatle Pravokotna škatla (angl. orthogonal array) OA(v, s, λ) je taka (λv 2 s)-dimenzionalna matrika z v simboli, da se v vsakih dveh stolpcih vsak izmed v 2 možnih parov simbolov pojavi v natanko λ vrsticah. Te in njim ekvivalentne strukture (npr. transversalni designi, paroma pravokotni latinski kvadrati, mreže...) so del teorije designa. Aleksandar Jurišić 659

Če dva stolpca OA(v, s, 1) uporabimo za koordinate, lahko iz 3. stolpca sestavimo latinski kvadrat, tj. v v-dimenzionalno matriko, v kateri vsi simboli iz {1,..., v} nastopajo v vsaki vrstici in vsakem stolpcu. 0 0 0 1 1 1 2 2 2 0 1 2 Primer : OA(3, 3, 1) 1 2 0 0 2 1 2 1 0 2 0 1 1 0 2 0 2 1 1 0 2 2 1 0 Aleksandar Jurišić 660

A K Q J Q J A K J Q K A K A J Q Trije paroma ortogonalni latinski kvadrati reda 4, tj. vsak par znak-črka ali črka-barva ali barva-znak se pojavi natanko enkrat. Aleksandar Jurišić 661

Izrek 5. Naj bo OA(v, s, λ) pravokotna škatla. Potem obstaja koda za overjanje (S, A, K, E), kjer je S = s, A = v, K = λv 2 in P d 0 = P d 1 = 1 v. Dokaz: Vsako vrstico OA(v, s, λ) uporabimo kot pravilo za overjanje z verjetnostjo 1/(λv 2 ): pravokotna škatla vrstica stolpec simbol koda za overjanje pravilo za overjanje začetno stanje potrdilo Aleksandar Jurišić 662

Konstrukcije in ocene za OA v je število potrdil, s določa število začetnih stanj, λ pa je povezan s številom ključev (λv 2 ). Naj bo P d 0 ε in P d 1 ε. Potem naj za OA(v, s, λ) velja v 1/ε, s S (nekaj stolpcev OA lahko izpustimo), λ naj bo čim manjši. Aleksandar Jurišić 663

Izrek 6. Če obstaja OA(v, s, λ), potem za λ = 1 velja s v + 1, v splošnem pa λ s(v 1) + 1 v 2. Transverzalni design T D λ (s, v) je incidenčna struktura z bloki velikosti s, v katerem so točke razdeljene v s skupin velikosti v tako, da sta poljubni točki v λ blokih, če sta v različnih skupinah, sicer pa ne obstaja noben blok, ki bi ju vseboval. Aleksandar Jurišić 664

Dokaz Izreka 6: Število vseh premic, ki sekajo eno premico transverzalnega designa T D 1 (s, v) je enako (v 1)s in je kvečjemu enako številu vseh premic brez začetne premice, tj. v 2 1. V transverzalnem designu T D λ (s, v), λ 1, pa štejemo na podoben način in nato uporabimo še neenakost med aritmetično in kvadratno sredino (ki jo lahko izpeljemo iz Jensenove neenakosti). Aleksandar Jurišić 665

Izrek 7. Za praštevilo p obstaja OA(p, p, 1), za d N\{1} pa tudi OA(p, (p d 1)/(p 1), p d 2 ). Dokaz: Naj bo λ = 1. Za K = Z p Z p in S = A = Z p definiramo e ij (s) = is + j mod p. Za λ 1 pa bomo ekzistenco izpeljali v zadnjem razdelku iz konstrukcije projektivnega prostora P G(n, d). Za DN se prepričaj, da se da vsak OA(n, n, 1) razširiti za en stolpec do OA(n, n + 1, 1). Aleksandar Jurišić 666

Karakterizaciji kod za overjanje Kode za overjanje z najmanjšimi verjetnostmi prevare so prav tiste, ki jih dobimo iz ortogonalnih škatel. Izrek 8. Če je (S, A, K, E) taka koda za overjanje, da je A = v in P d 0 = P d 1 = 1/v, potem je K v 2. Enačaj velja natanko tedaj, ko obstaja OA(v, s, 1) in je S = s ter p P (K) = 1 v 2 K K. Aleksandar Jurišić 667

Dokaz: Naj bosta s, s S, s s. Za vsak par (a, a ) potrdil sledi iz Posledice 3 p K (H) = 1 A 2. Zato je {H K e H (s)=a, e H (s )=a } K a,a = {K K e K (s) = a, e K (s ) = a }. Ker je vseh takih množic v 2 in so disjunktne, velja K v 2. V primeru enakosti velja K a,a = 1 za vsak par potrdil (a, a ), kar pomeni, da v matriki za overjanje v stolpcih s in s vsak par potrdil pojavi natanko enkrat in imamo OA(v, s, 1) za s = S. Aleksandar Jurišić 668

V primeru enakosti dobimo iz zgornje enakosti tudi p K (K) = 1/v 2 za vsak K K. Naslednja karakterizacija je še močnejša in jo predstavljamo brez dokaza. Izrek 9. Če je (S, A, K, E) taka koda za overjanje, da je S =s, A =v in P d 0 =P d 1 =1/v, potem je K s(v 1) + 1. Enačaj velja natanko tedaj, ko obstaja OA(v, s, λ) z λ = s(v 1) + 1 1 in p v 2 P (K) = K K. s(v 1) + 1 Aleksandar Jurišić 669

Ocene entropije Z Jensenovo neenakostjo lahko izpeljete še naslednji spodnji meji in se prepričate, da ju druga konstrukcija iz Izreka 7 doseže. Izrek 10. Če je (S, A, K, E) koda za overjanje, potem velja in log P d 0 H(K/M) H(K) log P d 1 H(K/M 2 ) H(K/M). Aleksandar Jurišić 670

Incidenčne strukture t-(v, s, λ t ) design je zbirka s-elementnih podmnožic (blokov) množice z v elementi (točkami), kjer je vsaka t-elementna podmnožica vsebovana v natanko λ t blokih. Če je λ t = 1, imenujemo t-design Steinerjev sistem in ga označimo s S(t, s, v). Aleksandar Jurišić 671

Naj bo za i N, 0 i t, in λ i število blokov, ki vsebujejo neko i-elementno podmnožico točk S. Potem velja ( ) s i λ i t i ( ) v i = λ t t i in je število λ i neodvisno od izbire podmnožice S. Za λ 0 = b in λ 1 = r, kadar je t 2, velja bs = rv in r(s 1) = λ 2 (v 1). Aleksandar Jurišić 672

Projektivni prostor P G(d, q) (dimenzije d nad q) dobimo iz vektorskega prostora [GF (q)] d+1, tako da naredimo kvocient po 1-dimenzionalnih podprostorih. Projektivna ravnina P G(2, q) je incidenčna struktura z 1- in 2-dim. podprostori prostora [GF (q)] 3 kot točkami in premicami, kjer je incidenčna relacija. To je 2-(q 2 + q + 1, q + 1, 1)-design, tj., v = q 2 + q + 1 je število točk (in število premic b), vsaka premica ima k = q + 1 točk (in skozi vsako točko gre r = q + 1 premic), vsak par točk leži na λ = 1 primicah (in vsaki premici se sekata v natanko eno točki). Aleksandar Jurišić 673

Primeri: 1. Projektivno ravnino P G(2, 2) imenujemo Fano ravnina (7 točk in 7 premic). Aleksandar Jurišić 674

2. P G(2, 3) lahko skonstruiramo iz 3 3 mreže oziroma afine ravnine AG(2, 3). Aleksandar Jurišić 675

3. P G(2, 4) lahko konstruiramo iz Z 21 : točke = Z 21 in premice = {S + x x Z 21 }, kjer je S 5-elementna podmnožica {3, 6, 7, 12, 14}. {0, 3, 4, 9, 11} {1, 4, 5, 10, 12} {2, 5, 6, 11, 13} {3, 6, 7, 12, 14} {4, 7, 8, 13, 15} {5, 8, 9, 14, 16} {6, 9, 10, 15, 17} {7, 10, 11, 16, 18} {8, 11, 12, 17, 19} {9, 12, 13, 18, 20} {10, 13, 14, 19, 0} {11, 14, 15, 20, 1} {12, 15, 16, 0, 2} {13, 16, 17, 1, 3} {14, 17, 18, 2, 4} {15, 18, 19, 3, 5} {16, 19, 20, 4, 6} {17, 20, 0, 5, 7} {18, 0, 1, 6, 8} {19, 1, 2, 7, 9} {20, 2, 3, 8, 10} Opozorilo: Podobno lahko Fano ravnino konstruiramo iz {0, 1, 3} v Z 7. Aleksandar Jurišić 676