發(fā)布時(shí)間：2017-04-04 10:15

  本文關(guān)鍵詞：模式識別方法在密碼系統(tǒng)旁路模板攻擊中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：模板攻擊是近年來興起的一種新型旁路攻擊方法,它借鑒了模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)中的有關(guān)技術(shù),將密碼設(shè)備信息泄漏的檢測以及密鑰相關(guān)中間值的攻擊作為一種模式識別與分類問題予以解決。模式識別方法的引入,極大的強(qiáng)化了功耗分析方法中特征提取和識別密鑰相關(guān)中間值的能力,提升了模板與密碼設(shè)備實(shí)際泄漏模型的匹配度,從而提高了模板攻擊的成功率和運(yùn)算效率,減少了攻擊所需的計(jì)算資源以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模。模板攻擊過程可以分為三個(gè)階段,即特征選擇、模板構(gòu)建以及模板匹配。在特征選擇階段,本文引入了基于Pearson相關(guān)系數(shù)的特征選擇方法。在模板構(gòu)建與模板匹配階段,本文引入支持向量機(jī)分類器,并設(shè)計(jì)了基于支持向量機(jī)的模板攻擊方法。在經(jīng)典高斯模板的基礎(chǔ)上,本文引入了中間值的先驗(yàn)概率信息,設(shè)計(jì)了基于貝葉斯分類的模板攻擊方法。為了驗(yàn)證基于模式識別方法的新型模板攻擊的實(shí)際攻擊效果,本文針對DPA Contest V4的功耗曲線集進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)。由于該曲線集采自AES算法的RSM掩碼實(shí)現(xiàn),本文還設(shè)計(jì)了針對該掩碼防御的模板攻擊方案。在模板構(gòu)建策略方面,本文采用基于數(shù)據(jù)值的模板來攻擊S盒掩碼,采用漢明重量模型攻擊S盒輸入與輸出的漢明重量,采用比特模型攻擊S盒的輸出比特。通過綜合對各部分中間值的攻擊結(jié)果,本文提出了恢復(fù)AES輪密鑰以及最終破解主密鑰的模板攻擊方案。為了對比基于模式識別方法的新型模板攻擊與經(jīng)典高斯模板的攻擊效果,本文進(jìn)行了多組對比實(shí)驗(yàn)。本文還探究了建模曲線集規(guī)模以及模型參數(shù)對模板攻擊效果的影響,并提出了針對樣本不均衡分布及有關(guān)數(shù)值計(jì)算問題的解決方案。
【關(guān)鍵詞】：功耗分析 旁路攻擊 模板攻擊 模式識別 掩碼防御
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 引言8-9
• 1.2 研究背景與現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 研究背景9
• 1.2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.3.1 研究內(nèi)容12
• 1.3.2 主要創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 功耗分析中的模板攻擊技術(shù)14-29
• 2.1 功耗分析14-20
• 2.1.1 基本原理14-16
• 2.1.2 簡單功耗分析16-18
• 2.1.3 差分功耗分析18-20
• 2.2 模板攻擊20-29
• 2.2.1 基本原理20-21
• 2.2.2 特征選擇21-23
• 2.2.3 模板構(gòu)建23-26
• 2.2.4 模板匹配26-29
• 第三章 基于模式識別方法的新型模板攻擊技術(shù)29-40
• 3.1 基于貝葉斯分類的模板攻擊29-31
• 3.1.1 貝葉斯分類的基本原理29
• 3.1.2 貝葉斯分類在功耗分析中的應(yīng)用29-31
• 3.2 基于支持向量機(jī)的模板攻擊31-35
• 3.2.1 支持向量機(jī)的基本原理31-33
• 3.2.2 支持向量機(jī)在功耗分析中的應(yīng)用33-35
• 3.3 應(yīng)用新型模板攻擊破解AES的RSM掩碼實(shí)現(xiàn)35-40
• 3.3.1 AES算法的RSM掩碼防御方案35-36
• 3.3.2 應(yīng)用基于模式識別方法的新型模板攻擊36-40
• 第四章 經(jīng)典模板攻擊方法的實(shí)驗(yàn)評估與分析40-65
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺與環(huán)境40-43
• 4.1.1 功耗分析實(shí)驗(yàn)平臺40-41
• 4.1.2 DPA競賽數(shù)據(jù)集及實(shí)驗(yàn)評估工具41-43
• 4.2 基于Pearson相關(guān)系數(shù)的特征選擇結(jié)果43-52
• 4.2.1 掩碼信息泄漏的相關(guān)系數(shù)曲線43-45
• 4.2.2 漢明重量信息泄漏的相關(guān)系數(shù)曲線45-48
• 4.2.3 比特信息泄漏的相關(guān)系數(shù)曲線48-52
• 4.3 經(jīng)典模板攻擊方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果52-65
• 4.3.1 漢明重量模型52-58
• 4.3.2 比特模型58-65
• 第五章 新型模板攻擊方法的實(shí)驗(yàn)評估與分析65-89
• 5.1 基于支持向量機(jī)的模板攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果65-70
• 5.1.1 漢明重量模型65-67
• 5.1.2 比特模型67-70
• 5.2 基于貝葉斯分類的模板攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果70-77
• 5.2.1 漢明重量模型70-76
• 5.2.2 比特模型76-77
• 5.3 新型模板攻擊方法與經(jīng)典模板攻擊的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比77-89
• 5.3.1 在相同規(guī)模訓(xùn)練集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比77-83
• 5.3.2 在不同規(guī)模訓(xùn)練集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比83-89
• 第六章 總結(jié)與展望89-91
• 6.1 總結(jié)89-90
• 6.2 展望90-91
• 參考文獻(xiàn)91-94
• 致謝94-95
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文95-98
• 上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文答辯決議書98

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本文編號：285367