双重掩码的模幂算法聚类相关功耗分析攻击

相关功耗分析方法是模幂算法最常用的攻击方法之一,当设计中使用底数和指数双重掩码防护措施时,现有的相关功耗分析无法使用。采用高阶相关功耗分析可以对这类防护措施实施有效攻击,但会带来噪声、降低攻击准确率,并且攻击过程中分类方法采用人工观察设定阈值方式,攻击效果严重依赖于攻击者的经验。针对以上问题,提出了一种基于聚类相关功耗分析攻击方法,利用模乘之间功耗的相关性特征差异,评估功耗点有效度,提高有效信息利用率,降低噪声和人工参与过程。实验结果表明,针对双层掩码的模幂防范算法,聚类相关功耗分析与现有策略相比,攻击效率和算法通用性得到提升,400条功耗曲线攻击准确率收敛于1。     

针对分组密码S盒的能量分析攻击效率研究

为弥补数学分析方法对S盒安全性评估的不足,使用相关能量分析和模板攻击,对DES(data encryption standard)、AES(advanced encryption standard)和Serpent密码算法中不同的S盒结构进行安全评估,使用MATLAB进行仿真实验。对于相关能量分析,Serpent算法的单个S盒抗攻击性能最强,至少需要206条能量迹,AES和DES算法分别需要112条和160条能量迹。对于模板攻击,Serpent算法的S盒也能最有效抵抗模板攻击,而AES次之,DES抗攻击性最弱。实验结果表明,在一轮算法操作比特总数相同的情况下,低位宽S盒抗能量分析攻击的效果优于高位宽S盒。     

针对AES算法的差分功耗分析研究与实现

为研究AES算法面对差分功耗分析（DPA）的安全性,在指令级分析了微控制器的功耗模型,讨论了差分功耗分析中D函数的选择问题,成功地运用DPA方法攻击了在微控制器上实现的AES算法。最少只需300个明文样本在20rain内即可获取完整的密钥,从而实证了AES算法面对DPA方法攻击时的脆弱性,并揭示了该算法在微控制器实现中的密钥信息泄露点。     

嵌入式软件算法级功耗BP网络模型研究

从算法级分析软件功耗和软件特征的关联关系,对嵌入式软件的时间复杂度、空间复杂度和输入规模3个特征进行度量,提出一种基于算法复杂度的嵌入式软件功耗宏模型.设计、训练一种BP神经网络,用于实现功耗函数逼近.仿真实验表明,该功耗函数的估算结果和真实值误差在10％以内,可用于快速估算软件算法在一定输入规模情况下的功耗值,为下一...     

PRIDE算法的差分特性研究

研究了轻量级分组密码算法PRIDE的差分分析与相关密钥 差分分析下的安全性。依据分支数理论,分析了算法基于“宽轨迹”策略设计的线性变换层的差分传递规律,给出了线性变换层32个不动点和88个2轮循环差分特征。综合考虑S盒差分传递规律,构造出算法的32条概率为2-58的与24条概率为2-60的15轮差分路径;同时依据密钥调度算法的差分传递规律,给出了算法16条概率为2-36的18轮相关密钥差分路径。在上述路径的基础上,可给出算法19轮差分分析结果与全轮的相关密钥差分分析结果。     

网络故障管理系统中告警相关性分析实现技术研究

告警相关性分析是网络故障管理系统中的一个重要研究课题．本文给出了一种基于规则引擎的网络故障管理系统结构,阐述了采用基于Java的开源规则引擎Drools和关联规则挖掘工具Weka,开发基于规则引擎的网络故障管理系统告警相关性分析模块的设计方法与具体实现技术．     

基于长短记忆神经网络的短期光伏发电预测技术研究

光伏电源在电网中的渗透率正在不断提高,准确的短期光伏发电预测有利于保障高比率光伏电源接入的电网安全稳定运行。为解决传统预测算法在学习周期波动规律上的不足,提出了基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测模型。首先对长短期记忆神经网络的结构和特征进行了介绍和总结。其次,利用相关性分析从天气状态数据中筛选出光伏发电量的影响因素,由此作为模型的输入。接着,以小批梯度下降算法优化长短期记忆神经网络的训练过程。最后采用光伏电站的典型日发电预测实验来验证提出的模型。实验结果表明所提出的算法能够较好的预测光伏电站不同季节的日前光伏发电量。