4、攻击支持 AES 的 NFC 标签:侧信道分析结果

攻击支持 AES 的 NFC 标签:侧信道分析结果

在当今数字化时代,NFC 标签的安全性至关重要。为了评估 NFC 标签的安全性,我们对芯片上的 AES 实现进行了 DPA 和 DEMA 攻击。下面将详细介绍攻击的过程、结果以及应对措施。

实验设置与基础信息

在实验中,FPGA 芯片被放置在读取器场之外,FPGA 原型标签上有几个引脚可作为调试引脚,我们使用其中一个引脚来指示 AES 计算何时开始,该引脚的信号可作为触发信息,其准确性很高,因此对 FPGA 原型标签进行成功的 DPA 攻击时无需进行对齐步骤。

我们使用第一轮 AES 中第一个密钥字节的 S 盒查找输出作为中间结果,采用汉明重量模型作为功率模型来获取假设的功率值,并使用皮尔逊相关系数来计算假设功率值与记录轨迹之间的相关性,计算相关系数 ρ 的方程如下:
[n = 3 + 8 z_{1 - \alpha}^2 \ln^2 \frac{1 + \rho}{1 - \rho}]
其中,我们在进一步计算中使用 (z_{1 - \alpha} = 3.719) 且 (\alpha = 0.0001)。

攻击结果分类

进行的 DPA/DEMA 攻击结果可分为两大部分:
1. 禁用对策的攻击 :用于评估不同测量设置的性能,等同于对未受保护的 AES 实现进行攻击,只需少量轨迹即可获得结果。此时对策的随机化参数是固定的,即开始时不插入虚拟轮,也不进行洗牌操作,因此每次新的 AES 加密时,第一个 S 盒操作总是在同一时间点出现。
2. 启用对策的攻击 :只能在 FPGA

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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