旁路密码攻击建模分析方法研究进展与分析

摘要

嵌入加密算法的密码芯片是信息安全的有效保障,而旁路建模分析方法可以有效攻击密码实现.详述了建模类旁路分析原理,包含攻击原理以及攻击方法破密性能的评估手段.介绍了不同时期表现突出的基于旁路泄漏信号的3种建模分析方法:经典建模(Template Attack,TA)、 多层感知器建模(Multi-Layer Perceptron Side Channel Analysis,MLPSCA)和卷积神经网络建模(Convolutional Neural Network Side Channel Analysis,CNNSCA).通过模型对比以及实验结果论证了在攻击理想低噪的旁路信号时,新型建模方法MLPSCA、CNNSCA破密性能明显优于传统模板攻击TA.进一步比较了MLPSCA与CNNSCA的破密性能,用这2种方法分别攻击带高斯噪声的功耗数据以及带防护的功耗数据,这2种功耗数据分别表示有环境噪声干扰或采取防护策略的目标信号.验证结果表明,MLP模型仅关注输入数量级不考虑数据拓扑结构,CNN具有更为鲁棒的结构特性,对失真功耗数据依旧具有良好的识别性能,CNNSCA攻击因噪声和防护对策而产生畸变的旁路信号更具优势.