本文關鍵詞：基于能量跡預處理的AES算法相關功耗分析　出處：《中國科學技術大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 旁路分析 相關功耗分析 AES算法 能量跡預處理

【摘要】：旁路分析作為一種新興的密碼分析方法,已經越來越被廣泛的相關學者所關注。與傳統(tǒng)的密碼分析學不同,旁路分析不要求研究者掌握深厚的數(shù)學功底。它利用密碼算法在執(zhí)行時泄露的一些旁路信息,例如執(zhí)行時間差異、能量消耗/電磁輻射、Cache泄露等,通過分析這些旁路信息與中間密鑰或中間計算之間的聯(lián)系,從而破解密鑰,攻破密碼系統(tǒng)。由于原理簡單易行,實驗限制條件較少等因素,功耗分析成為了旁路分析中一種基礎的分析方法。相關功耗分析利用密碼算法執(zhí)行時產生的功耗與中間計算過程中的子密鑰信息之間的聯(lián)系,結合統(tǒng)計學中相關性計算的理論,計算出功耗與密鑰之間的相關性,從而破解出密碼算法的密鑰。本文結合前人提出的相關功耗分析方法,以AES算法為研究對象,對采集到的能量跡進行預處理,以完善整個相關功耗分析模型。具體從以下3個方面來實現(xiàn):1、提出了一種基于差分的特征點提取方案,該方案既簡單快捷又容易理解。本文利用不同的密鑰在進行加密時產生的能量消耗之間存在微小的差別,通過多次進行隨機明文與兩個不同密鑰加密之后求得兩者均值的差分軌跡。在這個均值差分結果的軌跡中,幅度值較大對應的索引范圍即為我們想要的特征點范圍。2、改進了前人利用頻域進行相位替換的能量跡對齊的方式。利用傅里葉變換中的時域平移特性,對前人的成果進行改進,使得對齊預處理方法更簡便、更適用。3、引入小波分析的概念,第一次將其應用到旁路分析的能量跡預處理中。針對數(shù)字濾波器中傅里葉變換在處理非平穩(wěn)信號的局限性,引入小波分析的概念,對我們采集到的能量跡進行信噪分離處理。通過上述三種預處理方案,對采集到的能量跡進行預處理之后,再通過相關功耗分析,能夠以更快的速度,更少的時間和空間資源來分析出AES的密鑰,并且成功率也得到一定的提高。
[Abstract]:As a new cryptographic analysis method, bypass analysis has been paid more and more attention by many scholars. It is different from traditional cryptography. Bypass analysis does not require researchers to have a solid mathematical background. It uses cryptographic algorithms to leak some bypass information during execution, such as execution time differences, energy consumption / electromagnetic radiation cache leaks and so on. By analyzing the relationship between the bypass information and the intermediate key or intermediate calculation, the key can be cracked and the cryptographic system can be broken. Power analysis has become a basic analysis method in bypass analysis. Correlation power analysis uses the power generated when the cryptographic algorithm is executed and the relationship between the sub-key information in the intermediate computation process. Based on the theory of correlation calculation in statistics, the correlation between power consumption and key is calculated, and the key of cryptographic algorithm is solved. Taking the AES algorithm as the research object, the collected energy traces are preprocessed to improve the whole model of power analysis. In this paper, a difference based feature point extraction scheme is proposed, which is simple, fast and easy to understand. In this paper, there is a small difference between the energy consumption generated by encryption with different keys. The differential locus of the mean value is obtained by encrypting the random plaintext and two different keys several times. In the trajectory of the difference result of the mean value. The index range corresponding to the larger amplitude is the desired range of feature points. 2, which improves the energy trace alignment in frequency domain, and makes use of the time-domain translation characteristic in Fourier transform. The previous achievements are improved to make the alignment preprocessing method easier and more applicable. 3. The concept of wavelet analysis is introduced. For the first time, it is applied to the energy trace preprocessing of bypass analysis. Aiming at the limitation of Fourier transform in digital filter to deal with non-stationary signal, the concept of wavelet analysis is introduced. Through the above three preprocessing schemes, after preprocessing the collected energy traces, and then through the analysis of power consumption, we can achieve faster speed. Less time and space resources to analyze the AES key, and the success rate is also improved.
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN918.4

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本文編號：1439308