一种对加掩防护加密设备的无掩码神经网络攻击方法

    公开(公告)号:CN108880781A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810614068.7

    申请日:2018-06-14

    Abstract: 本发明属于密码算法分析检测领域,公开了一种对加掩防护加密设备的无掩码神经网络攻击方法及系统,在不需要了解训练设备的掩码的情况下,训练关于无掩目标中间组合值的神经网络模板,进而攻击加掩防护加密设备的密钥。在训练神经网络前,对训练能迹的特征向量进行部分特征PCA预处理:保留相关系数较高的前n个特征,对剩余的特征进行PCA处理;合并保留特征和PCA的主成分特征。在神经网络训练中使用alpha交叉熵作为神经网络训练的损失函数,从而使神经网络模板具有更高的攻击效率。在攻击阶段,对未知密钥的同类加密设备,以无掩中间值为攻击目标,使用神经网络模板计算猜测密钥的联合概率,从而识别加密设备的正确密钥。

    针对SM2解密算法的能量分析检测方法

    公开(公告)号:CN111211886A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010312514.6

    申请日:2020-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种针对SM2解密算法的能量分析检测方法,包括S1、向SM2解密设备输入测试数据M、C和d,并采集SM2运算时的能量曲线,其中M是明文,C为是由私钥d对应的公钥加密产生的密文;S2、同时扫描能量曲线上多倍点运算中倍点曲线片段和点加曲线片段,获得分析结果d';S3、判断分析结果d'和私钥d的二进制表示中除最低位外是否相同,若是,则SM2解密算法设计不安全,否则SM2解密算法设计安全。本方案相对现有技术而言,需要能量曲线少,检测过程中不需要人为逐比特进行攻击检测,同时解放了检测人员的劳力和精力,提高了检测分析的自动化水平,提高了检测分析的效率、简易型、灵活性、有效性、正确性。

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