10、高效互信息分析的自适应带宽选择

高效互信息分析的自适应带宽选择

在当今的数据交换时代,集成系统中包含的秘密信息成为了攻击者觊觎的目标。侧信道分析(SCA)作为一种攻击手段,试图通过利用加密设备的物理泄漏信息来揭示加密密钥。本文将详细介绍一种新的自适应带宽选择方法,以提高互信息分析(MIA)的效率。

1. 侧信道分析概述

侧信道分析基于安全设备的物理泄漏包含秘密密钥信息这一事实。攻击者通过将泄漏信息与加密设备的已知操作过程相关联来获取密钥,通常分为以下三个步骤:
- 设备观察 :攻击者向目标设备输入已知消息 $m$,并收集相应的泄漏轨迹 ${o(m) = (o_1(m), \ldots, o_T(m))}$,代表在 $T$ 个时间点上物理泄漏的演变。攻击者首先观察到 $O = {o(m), m \in M}$。
- 设备活动建模 :攻击者选择设备操作的 $w$ 位目标中间值,并记录每个候选子密钥 $k$ 和消息 $m$ 的组合下该中间值的值。然后,使用选择函数 $L(m, k) = v \in V$(通常是汉明重量(HW)或汉明距离(HD))将中间值划分为具有相似电活动的多个簇。对于每个 $v \in V$,形成组 $G_k(v) = {(m, o(m)) \in M \times O | L(m, k) = v}$,并收集这些组以形成 $M \times O$ 的分区 $P(k) = {G_k(v), v \in V}$。
- 子密钥估计 :通过区分器处理 $P(k)$ 以获得目标子密钥 $\kappa$ 的估计值 $\hat{\kappa}$。在相关功率分析(CPA)中,区分器是皮尔逊相

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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