【摘要】：功耗分析攻擊是側(cè)信道分析中針對密碼設(shè)備最有效的分析手段之一,它利用密碼設(shè)備消耗的功耗來分析密碼設(shè)備的敏感信息.差分功耗分析是最早提出的功耗分析方法,也是目前最基本的分析方法之一.但是在實(shí)際使用差分功耗分析過程中,由于功耗軌跡存在噪聲等因素,往往使得花了較多的功耗軌跡,差分功耗分析的效果一般,難以恢復(fù)出正確密鑰.針對這個(gè)問題,本文提出了一種基于奇異值分解的選擇功耗軌跡方法,這種方法可以選擇一些質(zhì)量好的功耗軌跡用于差分功耗分析,提高差分功耗分析的攻擊效率.本文的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性,在同等分析條件下,對于我們自己采集的功耗數(shù)據(jù),使用該方法情況下僅需124條功耗軌跡就可以達(dá)到80%的成功率,而普通差分功耗分析需要490條;對于DPA Contest 2008/2009提供的數(shù)據(jù),使用該方法僅需53條功耗軌跡可以達(dá)到80%的成功率,而普通差分功耗分析需要195條.兩個(gè)不同的實(shí)驗(yàn)對象都說明了該方法的有效性.
[Abstract]:Power analysis attack is one of the most effective analysis methods for cryptographic devices in side-channel analysis. It uses the power consumption of cryptographic devices to analyze sensitive information of cryptographic devices. Differential power analysis (DPA) is the first proposed power analysis method and one of the most basic analysis methods. However, in the practical use of differential power analysis, due to noise and other factors in the power path, it often spends more power trajectories, and the effect of differential power analysis is general, so it is difficult to recover the correct key. In order to solve this problem, this paper presents a method of selecting power path based on singular value decomposition. This method can select some high-quality power trajectories for differential power analysis and improve the attack efficiency of differential power analysis. The experiments in this paper verify the effectiveness of the method. Under the same analysis conditions, the power consumption data collected by ourselves can achieve a success rate of 80% in only 124 power consumption trajectories. The ordinary differential power analysis requires 490; For the data provided by DPA Contest 2008 / 2009, using this method requires only 53 power trajectories to achieve a success rate of 80%, while the conventional differential power analysis requires 195. Two different experimental objects show the effectiveness of the method.
【作者單位】： 中國科學(xué)院信息工程研究所;中國科學(xué)院大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61372062)
【分類號】：TP309

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本文編號：2390498