11、实用电磁模板攻击HMAC及相关技术研究

实用电磁模板攻击HMAC及相关技术研究

1. HMAC-SHA1密钥恢复攻击基础

在对HMAC - SHA1的攻击中,首先关注的是消息字候选数量的分布。对于第一条消息字 $W_0$,其相关测量中的常量是已知的,具体常量可参考如下表格(假设表格1为相关常量表)。测量会给出与测量匹配的候选数量 $\gamma$ 的分布,该分布平均为2.79,最坏情况值为81。若使用随机初始状态而非SHA - 1指定的IV进行实验,也会得到类似结果,这模拟了其他消息字的恢复情况。而且,如果允许其中一个测量有1的误差,平均会有4.60个候选,最坏情况为140个。这表明在测量中可以容忍一定误差,而不会过多影响计算时间。

预计在每一步测量大约会给出三个候选。对于恢复一个32κ位的HMAC密钥,预计会使用一个大小约为3κ的集合S,攻击复杂度约为 $2^{32}×3^{\kappa}$,对于128位密钥,在PC上大约需要几个小时。为了从集合S中识别出正确密钥,可以使用已知的MAC,或者利用压缩函数后续步骤中的泄露信息。

2. HMAC - SHA1实现的实验验证

本攻击的核心在于,如果能够测量使用ldw指令从内存加载到寄存器时翻转的位数,就可以恢复压缩函数的消息输入。为了验证这一假设,在Altera Stratix FPGA上使用针对NIOS处理器的HMAC - SHA1实现进行了实验。通过对水平磁场敏感的环形探头,采用近场方法测量电磁辐射。

2.1 HMAC - SHA1实现的泄露情况

图2展示了使用128位密钥和504位消息M计算HMAC - SHA1时测量到的辐射情况。可以清晰地看到压缩函数执行了5次。为了获取更多有用信息,需要对这种泄露

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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