差分能量分析介绍（二）

最新推荐文章于 2024-06-15 09:34:26 发布
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差分功率分析

1、基本分析方法

        差分功率分析DPA是一种统计方法，用于分析测量集，以确定数据相关的相关性。基本方法包括将一组记录道划分为子集，然后计算这些子集的平均值之差。如果将哪个记录道分配给每个子集的选择与记录道中包含的测量值不相关，则随着记录道数量的增加，子集平均值的差异将接近零。否则，如果划分为子集与跟踪测量相关，则平均值将接近非零值。如果有足够的记录道，无论测量中存在多少噪声，都可以分离出极小的相关性。

       

 图6

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差分能量分析介绍（一）
qq_40739219的博客
11-27 1532
一、背景 由于涉及多个系统层的攻击难以预测和建模，因此安全漏洞通常是由组件和层之间的意外交互造成的。如果算法设计者、软件开发人员和硬件工程师不合作，不了解彼此的工作，在系统的一个层中进行的安全性假设可能与其他层的实际属性不匹配。许多技术已被设计用于单独测试密码算法。例如，差分密码分析和线性密码分析可以利用密码输入和输出中极小的统计特征。现代密码被设计来抵抗这种攻击。然而，这种分析只适用于系统架构的一部分，即算法的数学结构。 对密码分析的抵制不足以在实践中创建安全的密码系统...
差分能量分析介绍（三）
qq_40739219的博客
12-05 1637
简单功率分析——SPA(Simple Power Analysis) 简单功率分析是一组用于检查功率跟踪的方法，以深入了解设备的操作，包括识别与数据相关的功率变化。SPA侧重于检查在单个能量迹中直接可见或通过比较明显可见的能量迹对。 1.SPA方法 1.1单信道分析 在单个能量迹中，与计时、设备属性、算法结构或计算的其他属性相对应的特征通常是可见的。SPA的第一阶段包括查看能量迹并推断操作。 例如，图10是从使用3DES和EEPR...
密码学中的DPA——Differential power analysis差分功耗分析
mutourend2010@gmail.com
09-09 4865
密码学中，功耗分析（power analysis）是side channel 攻击中的一种，攻击者通过研究密码学硬件设备的功耗变化，以非侵入式的方式从设备上提取密钥或其它秘密信息。 功耗分析可分为： 1） SPA(Simple power analysis)：观察功耗的变化趋势和电压的时间变化趋势。 2）DPA(Differential power analysis)：相比于SPA为更高级的功耗分...
DPA--差分能量分析初试
03-24 836
（详细内容参考： http://www.cnblogs.com/backahasten/p/7812010.html） DPA BOOK: Power Analysis Attacks - Revealing the Secrets of Smartcardswww.dpabook.org上有完整的能量轨迹数据和matlab代码下面仅介绍相关代码： load('WS...
DPA——差分能量分析(Differential Power Analysis)
wang_ziyue的博客
10-22 5597
DPA
差分能量分析介绍（五）
qq_40739219的博客
12-11 1361
DPA的执行（下） 步骤 数据收集和准备 使用选择函数生成假设 求平均值 评估 1.DPA：求平均值 分析阶段是执行堆芯DPA计算的阶段。除了计算各记录子集的平均值外，还通常计算所有记录道上各点的平均落差和方差。 平均性能由处理能力和存储吞吐量决定。在处理大型数据集时，许多性能优化都很有用。基本任务是快速计算多个记录道子集的平均值。一个大型分析可能涉及10^8条记录道，每条记录道至少有几百个点，共有10^5个子集求平均值。就能量迹数（N）、能量迹长度（L）和选择...
差分能量分析攻击原理及其抵御措施的探讨
12-13
摘要：介绍了建立在执行密码运算的芯片的能量消耗基础上的攻击方式，这些攻击方式中差分能量分析攻击是最难被避免的。介绍了差分能量分析的原理以及防御这种类型攻击的主要思想。   关键词：能量消耗 差分能量...
通信与网络中的对于DES的差分能量分析攻击及其防范对策
12-10
摘要：摘要介绍了DES的加密过程，将差分能量分析DPA（Differential Power Analysis）的原理运用于该算法，提出了区分函数的选取原则，并针对差分能量分析的假设，介绍了几种对抗这种攻击的策略。 关键词：DES DPA 差...
差分能量分析介绍（四）
qq_40739219的博客
12-05 4551
DPA的执行（上） 步骤 数据收集和准备 使用选择函数生成假设 求平均值 评估 1.数据收集和准备 DPA利用的泄漏可能比一组能量迹中的噪声水平小得多，但更好的信噪比需要更少的能量迹。在评估实验室或对抗环境中，时间通常至关重要，初始数据收集的改进可以通过改善信号质量来缩短恢复密钥的时间。 1.1设备仪表 影响功率测量信号质量的因素很多。例如，在靠近加密IC的地方进行测量通常可以改善跟踪。在具有多个电源和接地连接的大型ASIC/SOC上，为执行密码计算的电路供电...
论文研究-DES加密算法差分能量分析的研究.pdf
09-12
分析差分能量分析原理的基础上,设计了针对DES加密算法的差分能量分析系统并得出了分析的正确率。通过对实验数据的深入观察和分析,发现了可能严重影响DES的DPA分析正确率因素——DES的第四个S盒冲突现象,值得进一步深入研究。
另外一篇差异功耗分析的文章 DPA_tutorial
08-06
这是个人收集到的另外一篇有关差异功耗分析的专著，作为功耗分析人员的入门教材实属恰当
论文研究-AES密码电路抗差分功耗分析设计.pdf
09-13
针对差分功耗分析（DPA）攻击的原理及特点，分析了高级加密标准（AES）的DPA攻击弱点，采用掩盖（Masking）的方法分别对AES算法中字节代换部分（SubBytes）及密钥扩展部分进行了掩盖，在此基础上完成了AES抵御DPA攻击的FPGA硬件电路设计。通过对该AES的FPGA电路的差分功耗攻击实验验证，该方法能够很好地抵抗DPA攻击。
能量分析攻击（不是同名书籍，是能量分析攻击相关文章）
09-11
简述侧信道攻击思想，重点介绍能量分析攻击原理及方法，并给出一个实例。
我的学习笔记，侧信道攻击，从喊666到入门之——差分能量攻击初探
weixin_30470857的博客
11-09 1435
前言 最近在做老师留的翻译作业的时候。发现了很多有关于侧信道攻击的文章。目前，在国内的安全圈子中很少看到与侧信道有关的内容，希望这篇可以做一个补充。 我先挖个坑，希望会写3篇，这是第一篇，差分能量攻击（DPA），第二篇可能是cache攻击，第三篇TEMPEST攻击，我希望我会写完。 学习一项技能最好的办法就是亲手操作一下，斯普林格出版社出版的侧信道攻击年刊里的一篇文章，作者使用DPA攻击...
对DES的功耗分析[1]
m0_74043383的博客
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对于 DES 的功耗攻击，最有效的方法是差分功耗攻击与相关功耗攻击。这两种方法的根本原理都是利用 DES 硬件电路处理的中间数据与瞬态功耗的相关性。两种方法的区别在于对于采集到的功耗曲线的统计学分析方法：差分功耗攻击利用猜测的密钥将曲线分组，每组平均后求差分；相关功耗攻击的分析方法更直接，直接求猜测的中间结果与采集到的功耗的相关系数。
差分能量水印算法DEW
duanhy的专栏
11-20 3149
DEW是采用改变图像区域能量关系来实现特定的水印嵌入的方法
差分功耗分析攻击如何破解密钥
sinat_33761810的博客
12-28 2743
通过测量芯片不同部分的功率水平，DPA攻击试图确定加密密钥。研究人员在设备用加密密钥执行操作时，利用各种工具来测量功耗。测量功耗可以确定设备正在进行哪种计算操作。接着，DPA袭击就提取加密算法操作知识，找出加密密钥。 随着现场可编程门阵列的进步和DPA工具的进步，更多的攻击将变得可行。DPA的进步可以使它更可行，攻击者可以用它来追踪移动设备的密钥。 还有一点要记住，随着时间的推移，攻击会变得更有创
对RSA算法的功耗分析——DPA攻击方法
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02-22 533
DPA攻击RSA的主要思想是利用RSA算法平方和乘法能耗的不同，考虑到噪声对能耗轨迹的干扰，采用均值和差分的统计运算不断修正能耗轨迹，同时利用设计合理的区分函数将猜想的bit位对应的能耗轨迹分类，最终获得私钥指数bit位信息。
侧信道攻击之电磁侧信道攻击出题指南
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06-15 1359
侧信道攻击之电磁侧信道攻击出题指南
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最新发布
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### 差分功率分析 (DPA) 的概述 差分功率分析（Differential Power Analysis, DPA）是一种高级的侧信道攻击技术，它通过对大量加密操作中的电源消耗进行统计分析，从而推断出设备使用的秘密密钥[^3]。与简单功率分析（SPA）相比，DPA 更加复杂且难以防御，因为它能够从看似随机的噪声中提取有用的信息。 #### 原理 DPA 的核心原理在于假设：当硬件执行相同的指令序列时，如果输入的数据不同，则其对应的功耗也会有所不同。通过收集大量的功耗样本并将其分类到不同的假设条件下，可以揭示关于密钥的部分信息。具体来说： - **数据依赖性**：许多加密算法的操作会因输入的不同而表现出不同的功耗特性。 - **统计方法**：DPA 使用相关性和方差等统计工具来识别哪些部分的功耗变化最显著，并据此推测可能的密钥位。 #### 实现过程 以下是典型的 DPA 攻击实现的关键步骤描述（注意这里不使用顺序词）： 1. 数据采集阶段涉及记录目标设备在多次运行同一加密算法期间产生的功耗信号。 2. 需要构建一个模型预测特定中间值如何影响功耗模式。 3. 将实际观测到的功耗轨迹划分为若干组，每组对应一种猜测的子密钥可能性。 4. 计算各组之间的差异度量指标并与预期理论分布对比，最终找出最佳匹配项作为候选解码参数之一。 #### 应用场景 尽管 DPA 是一种威胁手段，但它也被用于测试和验证嵌入式系统的安全性。例如，在开发阶段主动模拟此类攻击可以帮助工程师评估产品抵御真实世界威胁的能力。此外，研究机构经常利用类似的实验环境探索新型防护机制的有效性。 ```python import numpy as np def dpa_attack(power_traces, plaintexts): num_keys = 256 # Assuming an 8-bit key byte correlations = [] for guessed_key in range(num_keys): intermediate_values = [S_BOX[p ^ guessed_key] for p in plaintexts] correlation = compute_correlation(intermediate_values, power_traces) correlations.append(correlation) most_likely_key = np.argmax(correlations) return most_likely_key ``` 上述代码片段展示了一个简化版的 DPA 攻击框架，其中 `compute_correlation` 函数负责量化假定条件下的汉明权重与实测功耗间的关联程度。 --- ###
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