模式識別方法在密碼系統(tǒng)旁路模板攻擊中的應用研究.pdf

1、模板攻擊是近年來興起的一種新型旁路攻擊方法，它借鑒了模式識別與機器學習中的有關技術，將密碼設備信息泄漏的檢測以及密鑰相關中間值的攻擊作為一種模式識別與分類問題予以解決。模式識別方法的引入，極大的強化了功耗分析方法中特征提取和識別密鑰相關中間值的能力，提升了模板與密碼設備實際泄漏模型的匹配度，從而提高了模板攻擊的成功率和運算效率，減少了攻擊所需的計算資源以及訓練數(shù)據(jù)規(guī)模。
　　模板攻擊過程可以分為三個階段，即特征選擇、模板構建以及模

2、板匹配。在特征選擇階段，本文引入了基于Pearson相關系數(shù)的特征選擇方法。在模板構建與模板匹配階段，本文引入支持向量機分類器，并設計了基于支持向量機的模板攻擊方法。在經(jīng)典高斯模板的基礎上，本文引入了中間值的先驗概率信息，設計了基于貝葉斯分類的模板攻擊方法。為了驗證基于模式識別方法的新型模板攻擊的實際攻擊效果，本文針對DPA Contest V4的功耗曲線集進行了多次實驗。由于該曲線集采自AES算法的RSM掩碼實現(xiàn)，本文還設計了針對該掩

3、碼防御的模板攻擊方案。在模板構建策略方面，本文采用基于數(shù)據(jù)值的模板來攻擊S盒掩碼，采用漢明重量模型攻擊S盒輸入與輸出的漢明重量，采用比特模型攻擊S盒的輸出比特。通過綜合對各部分中間值的攻擊結果，本文提出了恢復AES輪密鑰以及最終破解主密鑰的模板攻擊方案。為了對比基于模式識別方法的新型模板攻擊與經(jīng)典高斯模板的攻擊效果，本文進行了多組對比實驗。本文還探究了建模曲線集規(guī)模以及模型參數(shù)對模板攻擊效果的影響，并提出了針對樣本不均衡分布及有關數(shù)值計