基于MLP神经网络的分组密码算法能量分析研究

摘要：

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.

关键词：侧信道分析、深度学习、多层感知器、密码芯片、AES加密算法

分类号：TP309.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：军队科研资助项目

在线出版日期：2021-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：881-885,892