15、故障注入设备的快速校准与实验室X射线对闪存单元的单比特攻击

故障注入设备的快速校准与实验室X射线对闪存单元的单比特攻击

1. 故障注入设备校准相关

故障注入需要对设备进行初步校准，以找到可利用且可重复的故障。为了实现这一目标，提出将用于机器学习和其他复杂组合问题的先进优化技术应用于故障注入。

• 优化技术介绍

  • 贝叶斯优化（SMAC）和多臂老虎机优化（SHA） ：用于确定最佳设备配置，以最大化目标微控制器上的可利用故障。SHA算法简单，易于应用于故障注入，且性能不错；而SMAC则是更出色的优化技术，能比元启发式算法更快地找到更好的设备配置。
  • 对比实验 ：以绕过STM32F103RB的RDP（代码读取保护）为例，在校准阶段增加故障注入次数，GA（遗传算法）也能识别出可成功使STM32F103RB产生故障并绕过代码保护机制的设备设置。例如，将校准阶段的故障注入次数从6000次增加到12000次时，GA能找到相应配置。但即使进行了12000次故障注入，GA识别出的配置的故障概率仍低于SMAC。具体数据对比如下：
    | 算法 | 校准阶段故障注入次数 | 是否能绕过RDP | 故障概率对比 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- |
    | GA | 6000 | 否 | - |
    | GA | 12000 | 是 | 低于SMAC |
    | SMAC | - | 是 | 高于GA |

• 故障注入优化策略