一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法及终端技术

技术编号:27830120 阅读:25 留言:0更新日期:2021-03-30 11:30
本发明专利技术涉及一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法及终端,属于信息安全与边信道攻击领域;所述方法包括选择实际中间值攻击点,并确定出所需的实际中间值,向运行密码算法的加密设备输入明文,采集加密时的功耗信号数据;对所获得的功耗信号数据使用低通滤波和经验模态阈值混合的去噪方法进行预处理,得到降噪之后的功耗信号数据;使用预处理之后的功耗信号数据构建实际功耗矩阵,并计算假设中间值,得到假设的功耗矩阵;计算实际功耗矩阵与假设功耗矩阵之间的相关系数,并得到正确的密钥。本发明专利技术减少了功耗信号中的噪声,提高了信噪比,同时提高了密码攻击的效率和准确度。同时提高了密码攻击的效率和准确度。同时提高了密码攻击的效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法及终端


[0001]本专利技术属于信息安全和侧信道分析
,尤其涉及一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法及终端。

技术介绍

[0002]如今,密码学的发展使得加密算法的安全性有了显著的提高,传统的数学攻击方法已经很难有效地攻击现在的AES等加密算法;然而侧信道攻击的出现,使得AES等能够抵御传统数学分析的加密算法受到了威胁。侧信道攻击是一种非侵入式攻击方法,密码芯片在运行加密算法的过程中,会有一些能量、电磁辐射等的侧信道泄露,侧信道攻击就是利用这些侧信道泄露的信息,其中功耗分析就是一种侧信道攻击的形式,攻击者研究加密硬件设备的功耗(如智能卡、防篡改的“黑盒”或集成电路)。攻击者可以从设备中提取加密密钥和其他机密信息;是一种容易实现且效率较高的方法。
[0003]通过功耗分析的方式进行密码设备的安全性评测可以有效地帮助密码设备的生产者以及使用者了解密码设备的安全性以及安全漏洞的情况,能帮助使用者规避被攻击的风险,帮助生产者改善密码设备的安全性。
[0004]目前,国内外在侧信道功耗攻击方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1)、向运行密码算法的加密设备输入明文,选择实际中间值攻击点,确定所需的实际中间值;采集加密时的功耗信号数据;步骤2)、对所获得的功耗信号数据使用低通滤波,经验模态分解以及小波阈值的混合去噪方法进行预处理,得到降噪后的功耗信号数据;步骤3)、使用降噪后的功耗信号数据基于所述实际中间值构建出实际功耗矩阵;并计算假设中间值,得到假设功耗矩阵;步骤4)、计算多组实际功耗矩阵与假设功耗矩阵之间的相关系数,并分析得到正确的密钥。2.根据权利要求1所述的一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法,其特征在于,所述步骤1)中的实际中间值为密码算法的S盒或者轮密钥加的中间输出。3.根据权利要求1所述的一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法,其特征在于,所述步骤2)包括:步骤2

1、从运行密码算法的加密设备中采集功耗信号数据,得到原始信号函数;步骤2

2、对原始信号函数进行低通滤波得到功耗信号函数;步骤2

3、找出所述功耗信号函数上所有的局部极大值和局部极小值,使用三次样条函数获得上下包络线并求出上下包络线的平均值函数;步骤2

4、将所述功耗信号函数减去所述平均值函数,得到信号分量函数;步骤2

5、判断所述信号分量函数是否满足本征模态函数(IMF)的条件,确定所述信号分量函数为IMF分量;步骤2

6、用所述功耗信号函数减去所述本征模态分量得到一个信号函数,让所述功耗信号函数等于所述信号函数,重复上述步骤,得到n个IMF分量直至第n个IMF分量不可再分时进入步骤2

7;步骤2

7、对含有噪声的高频IMF分量进行小波阈值去噪处理,将特征信息提取出来,并对特征信息与低频IMF分量及残差进行重构,得到去噪之后的功耗信号。4.根据权利要求3所述的一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法,其特征在于:所述步骤2

5包括判断信号分量函数是否满足本征模态函数(IMF)的条件,如满足则所述信号分量函数即为所需要的第一个IMF分量;如不满足则令所述功耗信号函数等于所述信号分量函数;并重复执行步骤2

1到2

4,直至获得的信号分量函数满足IMF的条件并作为第一个IMF分量。5.根据权利要求3或4所述的一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法,其特征在于:判断是否满足本征模态函数的条件包括:函数在整个时间范围内,局部极值点和过零点的数目相等;在任意时刻点,局部最大值的上包络线和下包络线平均包络线为零。6.根据权利要求3所述的一种针对密码算法的混合去噪功耗分析方法,其特征在于:所述步骤2

7中小波阈值去噪处理采用软阈值法,其计算公式如下:
其中,h'
j,k
(t)表示经过阈值去噪后的小波系数,thr(j)表示第j层小波分解的软阈值,j的取值为1到n,表示小波分解的层数;k是系数的次...

【专利技术属性】
技术研发人员:程克非宋子言
申请(专利权)人:重庆邮电大学
类型:发明
国别省市:

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