15、多项式因子分解攻击解析

多项式因子分解攻击解析

1. 攻击背景

在现代密码学中,侧信道攻击(SCA)是一种通过分析设备的物理特性(如功耗、电磁辐射或时间延迟)来获取敏感信息的方法。这类攻击尤其适用于嵌入式设备,因为它们通常缺乏强大的物理防护措施。本章将重点讨论一种基于多项式因子分解的攻击方法,该方法主要用于破解基于多项式的消息认证码(MAC)方案。这类攻击不仅能够恢复哈希密钥,还能在不知道具体密钥的情况下伪造认证标签,尤其是在8位微控制器上实现的MAC方案中表现出色。

2. 攻击原理

2.1 加法操作的利用

基于多项式的MAC方案中,加法操作是核心运算之一。攻击的关键在于利用加法操作的特点,即其中一个输入或输出是已知的。这种已知信息可以有效地帮助攻击者估计未知的操作数。具体来说,假设加法操作的公式为 ( A + B = C ),其中 ( A ) 已知,( B ) 未知,而 ( C ) 是加法的结果。通过分析侧信道信息,攻击者可以推测出 ( B ) 的值。

2.2 多项式分解

一旦攻击者获得了足够多的加法操作的输入和输出信息,就可以通过多项式分解来恢复哈希密钥。多项式分解的过程如下:

  1. 收集数据 :通过侧信道信息收集大量的加法操作样本。
  2. 构建多项式 :将这些样本转化为多项式方程。
  3. 分解多项式 :使用数学工具(如欧几里得算法)对多项式进行分解,从而得到哈希密钥的候选值。

3. 攻击特点

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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