38、高阶掩码Kyber的侧信道攻击研究

Kyber侧信道攻击与防御研究

高阶掩码Kyber的侧信道攻击研究

1. 新泄漏点的发现

在掩码布尔到算术转换过程 secb2a_1bit() 的C代码中,存在两个与每个份额的单个位直接相关的操作:
- 操作一 :位于 b2a_qbit() 过程中,第1行将第一个布尔份额 x[0] 的位值复制到第一个算术份额 a[0] ;第3行将份额 x[i] i ∈{1, ..., nshares -1} )的所有位值逐个作为 secb2a_qbit_n() 的输入。
- 操作二 :位于 secb2a_qbit_n() 过程中,布尔份额 x[i] 的位值在for循环中被处理 i + 1 次。在第4行,计算 2*b[j]*x 的值并从中间值 c[j] 中减去。当 x = 0 时, c[j] 的汉明重量不变;当 x = 1 时,很可能改变。

为了验证这两个操作是否泄漏侧信道信息,对 masked_poly_frommsg() 过程的一阶、二阶和三阶掩码实现进行了t检验。基于10K条轨迹,泄漏点可分为三种类型:
| 泄漏点类型 | 位置 | 相关操作 | 特点 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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