差分能量分析介绍(三)

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EEPROM运行伪随机数生成操作的智能卡捕获的。功耗的变化传达了设备操作的信息。从左到右,跟踪显示设备输入数据的到达、设备单字节的输出、三重DES操作和一系列EEPROM写入。其中一些子操作,如I/O和EEPROM写入,可以从它们的时序和功耗配置文件中识别,或者使用关于设备及其实现的协议的背景知识来识别。在其他情况下,信息通过识别重复的模式并计算循环中的迭代次数,可以推断出设备正在做什么。

        在不同的层次上可以获得不同的信息。图10中的视图缩小显示了事务中涉及的每个主要操作。标记为“加密(3DES)”的部分中记录到三次活动爆发。放大这些凸起中的第一个,会显示重复16次的图案,这是DES round函数。如果分析人员不知道该协议使用的是3DES,那么这些结构线索可能会有所帮助。放大时钟周期级别可以显示更多细节,例如低级别实现选择。

### 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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