Thuộc tính phân chia là kỹ thuật mới trong phân tích toàn vẹn, cho phép mô tả rõ các đặc tính ẩn giữa các thuộc tính ALL và BALANCE. Bài viết xây dựng mô hình MILP cho phép cộng mô-đun bằng cách chuyển đổi các phép toán bit cơ bản thành hệ bất phương trình tuyến tính. Mô hình được áp dụng cho các thuật toán ARX như HIGHT và LEA, phát hiện các bộ phân biệt toàn vẹn vượt trội hơn kết quả trước đó. Ngoài ra, bài viết chứng minh tính đúng đắn của mô hình thông qua thực nghiệm và đề xuất cách xử lý khi có khóa phụ. Kết quả cho thấy mô hình MILP có thể mở rộng để phân tích nhiều biến thể của phép cộng mô-đun kết hợp dịch bit.