基于小波包的AES相关功耗分析攻击

在相关功耗分析攻击中,功耗曲线噪声的存在会影响攻击结果的成功率。为此,运用小波包阈值进行去噪,提出一种功耗曲线预处理方法。利用小波包阈值法对功耗曲线进行去噪预处理,使用去噪后的功耗曲线执行相关功耗分析。实验结果表明,小波包阈值去噪能最大限度地去除功耗曲线中不相关的噪声,提高有用信号的信噪比,减少密钥分析所需数据和提高相关功耗分析的效率。     

基于GHM多小波算法的功耗分析攻击

功耗分析的密钥获取是基于采集的功耗信号,功耗信号的信噪比是影响分析密钥成功率的重要因素,所以噪声能否被有效去除是提高功耗分析成功率的关键,针对该问题引入了基于GHM多小波的预处理方法。该方法首先对功耗曲线进行GHM多小波阈值去噪处理,其目的是最大限度地去除功耗曲线中不相关的噪声,提高功耗曲线中真实信号的信噪比,从而提高攻击效率。在MEGA16微控制器上,采集固定密钥随机明文的ASE算法的功耗曲线,对比原始功耗曲线与去噪后的功耗曲线执行相关功耗分析。实验结果表明,使用去噪后的功耗曲线执行相关功耗分析所需的功耗曲线减少了89.5%,相关系数平均提高了107.9%,验证了新方法的有效性。     

PRESENT相关功耗分析攻击研究

对PRESENT分组密码抗相关功耗分析能力进行了研究。基于汉明距离功耗模型,提出了一种针对PRESENT S盒的相关功耗分析方法,并通过仿真实验进行了验证。结果表明,未加防护措施的PRESENT硬件实现易遭受相关功耗分析威胁,5个样本的功耗曲线经分析即可恢复64位第一轮扩展密钥,将80位主密钥搜索空间降低到216,因此,PRESENT密码硬件实现需要对此类攻击进行防护。     

基于主成分分析的AES算法相关功耗分析攻击

针对相关功耗分析攻击中,当功耗曲线的功耗采样点较多时攻击速度缓慢的问题,引入了基于主成分分析的预处理方法。利用主成分分析对功耗曲线进行预处理,提取功耗信息中的主成分,抛弃次要成分,将功耗数据降维,达到减少数据分析量的目的,从而提高攻击效率。以高级加密标准为研究对象,对基于主成分分析的相关功耗分析攻击进行了研究。引入主成分分析的相关功耗分析攻击与经典相关功耗分析攻击的对比实验结果表明:基于主成分分析的预处理将功耗曲线中相关性高于0.2的信息集中到前67号的主成分中,有效地将实际分析功耗点的数量降低至经典相关功耗分析的大约1/4。     

地震信号小波变换的去噪方法

运用模极大值法基本原理进行地震信号去噪研究,进而运用二次小波变换原理通过低层系数处理对常用小波去噪方法进行改进.通过合成不同的染噪地震信号,由一系列仿真实验对模拟地震信号进行不同尺度的小波分解与重构,从而实现最优小波分解尺度上的地震信号噪声去除.与常用的快速傅立叶转换方法比较,仿真结果表明,该小波变换方法能够有效去除地震勘探信号中的噪声,并且针对系数的二次小波变换可以明显改进去噪的效果.     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

基于小波域影响锥的小波萎缩去噪算法

信号的奇异点和不规则结构往往携带了一些重要的信息,而小波变换是检测信号奇异点和跳变沿的一种有效的工具。为了更好地从噪声污染的信号中消除干扰和保留信号原始特征,根据奇异点影响锥的范围和小波域模极大值线传播特性,提出了一种新的算法来寻找奇异点影响锥内的小波系数,并进行去噪处理。仿真实验表明：与传统的阈值去噪方法相比,该算法实现简单并且有着更好的滤波性能。     

基于小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别

针对正面光照人脸识别的难点,提出了一种应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别算法。利用对图像的高频小波系数进行处理并运用去噪模型,提取光照人脸图像中的光照不变量,同时增强图像边缘特征,这有利于提取的光照不变量保持更多的人脸识别信息。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以显著提高光照人脸图像的识别率。     

DES差分功耗分析攻击设计与实现

针对DES(Data Encryption Standard)加密电路,采用了差分功耗分析(Differential Power Analysis,DPA)攻击方式进行解密.该方法是一种典型的功耗类型旁路攻击方式(Side Channel Attacks,SCA),其理论基础为集成电路(ICs)中基本单元CMOS逻辑门在实现加密算法时的物理特征、功耗模型及数据功耗相关特性.结合具体电路,介绍了针对DES加密系统进行的差分功耗分析攻击的设计与实现.目前,实验已经成功地破解了DES加密算法中56位有效密钥中的48位,逐步逼进了最终破解目标.这一结果至少已经表明,由于集成电路功耗等物理信号的泄漏及其在处理不同数据时功耗的差别,未加防护措施的DES加密系统终将难以抵御差分功耗分析的攻击.     

SMS4密码算法的差分功耗分析攻击研究

SMS4算法是用于无线局域网产品的分组密码算法,本文研究对SMS4密码算法的差分功耗分析攻击方法. 通过对算法结构的分析,结合差分功耗分析技术的原理,提出一种面向轮密钥字节的攻击方法. 在利用该方法获取最后四轮轮密钥的基础上,即可进一步推算出128bit加密密钥. 仿真实验结果证明,该攻击方法对SMS4轮运算有效可行,SMS4算法对差分功耗分析攻击是脆弱的,密码硬件设备需要对此类攻击进行防护.     

基于密钥差异的改进相关性分析方法研究*

针对标准相关性能量分析(CPA)在旁路攻击中存在的运算时间长、搜索空间大等问题,在分析了功耗泄漏信息与数据相关性的基础上,结合标准相关性分析方法,提出一种基于密钥差异位的改进相关性分析方法,该方法利用加密密钥同猜测密钥差异位与猜测密钥同实际能量消耗间的相关系数反比映射这一特征,在给定一个密钥假设的情况下,通过逐位改变0、1取值进行相关性计算获取正确密钥;在搭建实验平台上,针对AES首轮首字节加密实现对改进前后的相关性分析方法分别进行攻击实验,对比表明新方法在破解密钥的基础上成功将密钥搜索空间由原来28成功将至9。     

A low-complexity ECG processing algorithm based on the Haar wavelet transform for portable health-care devices

This paper presents a simple Electrocardiogram （ECG） processing algorithm for portable healthcare devices. This algorithm consists of the Haar wavelet transform （HWT）, the modulus maxima pair detection （MMPD） and the peak position modification （PPM）. To lessen the computational complexity, a novel no multiplier structure is introduced to implement HWT. In the MMPD, the HWT coefficient at scale 24 is processed to find candidate peak positions of ECG. The PPM is designed to correct the time shift in digital process and accurately determine the location of peaks. Some new methods are proposed to improve anti-jamming per- formance in MMPD and PPM. Evaluated by the MIT-BIH arrhythmia database, the sensitivity （Se） of QRS detection is 99.53% and the positive prediction （Pr） of QRS detection is 99.70%. The QT database is chosen to fully validate this algorithm in complete delineation of ECG waveform. The mean # and standard deviation cr between test results and annotations are calculated. Most of a satisfies the CSE limits which indicates that the results are stable and reliable. A detailed and rigorous computational complexity analysis is presented in this paper. The number of arithmetic operations in N input samples is chosen as the criterion of complexity. Without any multiplication operations, the number of addition operations is only about 16.33N. This algorithm achieves high detection accuracy and the lower computational complexity.     

小波变换在有源电力滤波器谐波分析中的应用

为有效分析和解决有源阻抗变换,对使用小波变换检测谐波与间谐波的方法进行了研究,并在此基础上探讨了利用小波分析、研究时频阻抗的控制特性和频率特性的基本原理,提出了利用小波变换来分离谐波与间谐波的算法,并兼顾时域和频域的分辨率.仿真结果表明,该方法不仅具有高分辨率特性,能较好地找出APF的时频阻抗特性,可以较好地分析谐波,以使其跟踪特性最优,为有源电力滤波器谐波抑制提供了可行的解决途径.     

小波域音频信号降噪研究

音频降噪是音频处理前期的必要步骤,小波域降噪是其中一个重要的研究方向,为了使人们对小波域音频降噪有概括了解,在对小波域音频降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先介绍了小波变换及其特性,同时阐述了小波降噪的最优选取和处理准则,及对音频进行小波变换时小波基的选取原则;然后评述了用于音频降噪的阈值,多小波、小波包、模极大值和尺度相关法等5类方法及各自的发展;接着介绍在前人基础上,提出新的基于模极大值和尺度理论的降噪算法;最后探讨了小波域音频降噪的发展方向。     

针对AES密码芯片的CPA攻击点选择研究

为解决AES密码芯片的相关性能量攻击（CPA）的攻击点选择问题,提出了一种CPA攻击点的选择方法,搭建了验证CPA攻击点有效性的仿真平台,并针对AES密码芯片进行了选择分析和验证实验。针对AES密码芯片提出了两种CPA攻击点选择--异或（XOR）操作攻击点和S盒（Sbox）操作攻击点。验证结果表明,两种选择都有效,其中后者的效果更好。     

基于有限长脉冲响应滤波器和aTrous算法的小波心电信号去噪

微弱低频的心电信号采集中容易受到外界环境的干扰,必须先对其进行预处理才能用于心脏疾病的诊断。Mallat算法的小波分解重构法不能有效滤除心电信号中的工频和肌电干扰;小波阈值法不能有效滤除心电信号中的工频和基线漂移,重构的心电信号会产生伪吉布斯现象。针对以上情况,提出了一种基于有限长脉冲响应滤波器(FIR)和aTrous算法的小波去噪方法。该方法综合运用了50Hz陷波器、aTrous算法小波分解重构法和小波阈值法。仿真郑州大学第二附属医院和MIT-BIH心率失常数据库的心电信号表明,该方法能够有效去除心电信号中的工频和基线漂移,大幅度衰减肌电干扰,同时有效消除伪吉布斯现象。     

抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析

头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据.针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析.实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.0129,0.0176])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.0246,0.0303]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制.对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标.     

基于小波变换的电压暂降实时检测方法

电压暂降是最严重的电能质量问题之一,准确、快速地检测电压暂降特征值是实现电压暂降有效补偿的前提。提出了一种基于离散小波变换的电压暂降实时检测方法。该方法从电压过零点开始对电压信号进行1/4个工频周期的采样,对采样信号作预处理,进行离散小波变换获取高频系数向量,并重构高频系数向量得到与采样信号等长的高频系数向量d1,通过d1的模极大值及其极值出现对应的时刻,确定电压暂降幅值及起始时刻。该方法原理简单,易于实现,暂降时延不大于2.5 ms,满足动态电压恢复器对暂降检测实时性的要求。