首页|基于MLP神经网络的分组密码算法能量分析研究

基于MLP神经网络的分组密码算法能量分析研究

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
随着嵌入式密码设备的广泛应用,侧信道分析(side channel analysis,SCA)成为其安全威胁之一.通过对密码算法物理实现过程中的泄露信息进行分析实现密钥恢复,进而对密码算法实现的安全性进行评估.为了精简用于能量分析的多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)网络结构,减少模型的训练参数和训练时间,针对基于汉明重量(HW)和基于比特的MLP神经网络的模型进行了研究,输出类别由256分类分别减少为9分类和2分类;通过采集AES密码算法运行过程中的能量曲线对所提出的MLP神经网络进行训练和测试.实验结果表明,该模型在确保预测精度的前提下能减少MLP神经网络84％的训练参数和28％的训练时间,并减少了密钥恢复阶段需要的能量曲线数量,最少只需要一条能量曲线即可完成AES算法完整密钥的恢复.实验验证了模型的有效性,使用该模型可以对分组密码算法实现的安全性进行分析和评估.
Research on side channel analysis of block cipher algorithm based on MLP neural network

王恺、蔡爵嵩、严迎建

展开 >

战略支援部队信息工程大学,郑州450001

中国人民解放军32125 部队,济南250001

侧信道分析 深度学习 多层感知器 密码芯片 AES加密算法

军队科研资助项目

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0703

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
  • 7
  • 1