27、旁道泄漏分析与评估

旁道泄漏分析与评估

在当今的加密领域，旁道泄漏问题日益受到关注。了解旁道泄漏的特性、如何对其进行分析以及评估加密实现的安全性，对于保障数据安全至关重要。本文将深入探讨旁道泄漏的相关知识，包括泄漏模型、泄漏分布的估计以及泄漏评估方法。

1. 泄漏模型

在旁道分析中，有两种重要的泄漏模型：恒等泄漏模型和汉明重量泄漏模型。虽然实际泄漏可能与建模泄漏不完全相等，但这些泄漏模型可用于近似实际泄漏的行为或进行统计分析。例如，当数据固定时，恒等泄漏模型下的泄漏分布接近正态分布，这表明该模型具有一定的现实性，而另外两种泄漏模型也被证明是现实可行的。

2. 估计泄漏分布

以执行 PRESENT 加密的被测设备（DUT）为例，在固定明文和固定密钥的情况下，对于给定的时间样本 t，泄漏 $L_t$ 可假设服从正态分布，其均值为 $\mu_t$，方差为 $\sigma_t^2$。下面以 Fixed 数据集 A 为例，详细介绍如何估计泄漏分布的参数。

2.1 点估计

当时间样本 $t = 2368$ 时，该时间样本对应 pLayer 的计算，且在图中呈现最高峰值。从 Fixed 数据集 A 的 5000 条轨迹中获取 $t = 2368$ 时的所有泄漏值作为样本。通过样本均值和样本方差这两个点估计量，可以估计 $L_{2368}$ 所诱导分布的均值和方差。
- 样本均值 ：根据公式计算，$ \overline{l} {2368} \approx 0.2132$，此值即为 $\mu {2368}$ 的估计值。
- 样本方差