一种侧信道分析及其模型构建的方法与装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113630235A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110902532.4(22)申请日2021.08.06(71)申请人深圳技术大学地址518100广东省深圳市坪山区石井街道兰田路3002号(72)发明人李蒙徐家俊相韶华许强华梅逢城(74)专利代理机构深圳市恒和大知识产权代理有限公司44479代理人廖军才(51)Int.Cl.H04L9/00(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种侧信道分析及其模型构建的方法与装置(57)摘要本发明实施例公开了一种侧信道分析及其模型构建的方法与装置，其中该模型构建的方法包括：获取目标密码设备对应的目标训练数据集和目标密钥，目标数据集包括从目标密码设备上采集的第一目标能耗曲线数据；对第一目标能耗曲线数据进行预处理，得到第二目标能耗曲线数据；获取目标密码设备对应的目标密码算法类型，并根据目标密码算法类型对第二目标能耗曲线数据进行标记操作，得到第三目标能耗曲线数据；将第三目标能耗曲线数据输入初始神经网络进行训练，直至达到预设目标后记录并保存此时的初始神经网络对应的目标网络结构与目标参数数值。本发明可通过一阶侧信道分析方法对具有防御策略的密码算法进行有效分析，提高分析准确度。CN113630235ACN113630235A权利要求书1/2页1.一种侧信道分析模型的构建方法，其特征在于，包括：获取目标密码设备对应的目标训练数据集和目标密钥，所述目标数据集包括从所述目标密码设备上采集的第一目标能耗曲线数据；对所述第一目标能耗曲线数据进行预处理，得到第二目标能耗曲线数据；获取所述目标密码设备对应的目标密码算法类型，并根据所述目标密码算法类型对所述第二目标能耗曲线数据进行标记操作，得到第三目标能耗曲线数据；将所述第三目标能耗曲线数据输入初始神经网络进行训练，直至达到预设目标后记录并保存此时的所述初始神经网络对应的目标网络结构与目标参数数值，并分别将所述目标网络结构与所述目标参数数值作为目标侧信道分析模型的网络结构与参数数值。2.根据权利要求1所述的侧信道分析模型的构建方法，其特征在于，所述将所述第三目标能耗曲线数据输入初始神经网络进行训练，直至达到预设目标后记录并保存此时的所述初始神经网络对应的目标网络结构与目标参数数值，并分别将所述目标网络结构与所述目标参数数值作为目标侧信道分析模型的网络结构与参数数值，包括：将所述第三目标能耗曲线数据分为目标训练集数据和目标验证集数据；使用所述目标训练集数据对所述初始神经网络进行训练，从所述初始神经网络输出的第一目标输出数据，所述第一目标输出数据为目标密钥排名数据；判断所述第一目标输出数据中与所述目标密钥相同的数量比例是否大于或等于目标预设比例；若是，则记录并保存此时的所述初始神经网络对应的第一网络结构与第一参数数值，并进一步使用所述目标验证集数据对所述初始神经网络进行训练，从所述初始神经网络输出的第二目标输出数据；判断所述第二目标输出数据中与所述目标密钥相同的数量比例是否大于或等于所述目标预设比例；若是，则判定训练已经达到所述预设目标，记录并保存此时的所述初始神经网络对应的所述目标网络结构与所述目标参数数值，并分别将所述目标网络结构与所述目标参数数值作为所述目标侧信道分析模型的网络结构与参数数值。3.根据权利要求1所述的侧信道分析模型的构建方法，其特征在于，所述对所述第一目标能耗曲线数据进行预处理，得到第二目标能耗曲线数据，包括：对所述第一目标能耗曲线数据分别进行对齐操作、低通滤波操作和重采样操作，得到所述第二目标能耗曲线数据。4.根据权利要求1所述的侧信道分析模型的构建方法，其特征在于，所述获取所述目标密码设备对应的目标密码算法类型，并根据所述目标密码算法类型对所述第二目标能耗曲线数据进行标记操作，得到第三目标能耗曲线数据，包括：根据所述目标密码设备对应的所述第一目标能耗曲线数据，获取所述目标密码设备对应的所述目标密码算法类型；当所述目标密码算法类型为对称密码算法时，按照第一数据标记方式对所述第二目标能耗曲线数据进行标记，得到所述第三目标能耗曲线数据；当所述目标密码算法类型为非对称密码算法时，按照第二数据标记方式对所述第二目标能耗曲线数据进行标记，得到所述第三目标能耗曲线数据。2CN113630235A权利要求书2/2页5.根据权利要求4所述的侧信道分析模型的构建方法，其特征在于，所述当所述目标密码算法类型为对称密码算法时，按照第一数据标记方式对所述第二目标能耗曲线数据进行标记，得到所述第三目标能耗曲线数据，包括：通过明密文输入输出，以0‑255字节的id形式标记从对称密码算法中采集到的所述第二目标能