側(cè)信道攻擊中功耗數(shù)據(jù)純凈度影響功耗攻擊效率和密鑰破解準確率,通常采用小波變換或小波包變換等降噪方法進行功耗預(yù)處理,但小波變換方法在表征數(shù)據(jù)時易忽略高頻信息,而小波包變換方法的降噪閾值不具備普適性。針對上述問題,提出一種將小波包分解與奇異譜分析相結(jié)合的相關(guān)功耗攻擊降噪方法。使用小波包變換方法分解功耗數(shù)據(jù),利用奇異譜分析處理低頻和高頻信息,并根據(jù)奇異熵分布趨勢自適應(yīng)地提取功耗信息以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。采用SM4算法進行選擇明文攻擊的實驗結(jié)果表明,與改進前小波包降噪方法相比,該方法能有效提升功耗數(shù)據(jù)的信噪比和相關(guān)功耗攻擊效率,降低密鑰破解所需功耗。 

【文章來源】：計算機工程. 2020,46(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

信號S的兩層小波分解流程

小波包變換(Wavelet Packet Transform,WPT)方法是對小波變換方法的提升與改進[17],其基本思想是讓信息能量集中,在細節(jié)中尋找有序性并篩選出其中規(guī)律,從而對信號進行精細分析。與小波變換方法僅對信號低頻數(shù)據(jù)分解不同,小波包變換方法對信號高頻數(shù)據(jù)也進行分解,并根據(jù)被分析信號的特征自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶,使之與信號頻譜相匹配,從而提高時頻分辨率。小波包變換在小波變換基礎(chǔ)上提供更多可使用的正交基,信號S的兩層小波包分解流程如圖2所示。小波包分解的函數(shù)方程如式(2)[18]所示:

針對上述問題,本文將奇異譜分析添加到小波包分解降噪過程中,對功耗數(shù)據(jù)進行預(yù)處理以提高功耗攻擊效率和密鑰破解準確率。針對從實驗室采集到的功耗數(shù)據(jù),使用小波包對每條功耗高頻信息與低頻信息逐層分解形成小波包分解樹(本文選擇使用sym6小波,分解6層),選擇一個合適熵標(biāo)準,使用Matlab自帶的小波包相關(guān)函數(shù)(besttree()函數(shù)計算小波包最佳樹,由leaves()函數(shù)獲得小波包樹所有節(jié)點,wpcoef()函數(shù)計算節(jié)點系數(shù)值)求解小波包分解的最佳小波包樹,如圖3所示。使用奇異譜分析計算小波包樹各節(jié)點最佳奇異譜值。某節(jié)點分解后低頻系數(shù)和高頻系數(shù)的奇異譜值分布如圖4所示。而根據(jù)奇異熵定義:

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于小波包變換的量化擇時策略的研究[D]. 齊祥會.西北大學(xué) 2018



本文編號：3125177