[发明专利]基于机器学习的密码电路功耗补偿抗旁路攻击方法及电路有效
| 申请号： | 201710406459.5 | 申请日： | 2017-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN107241324B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 单伟伟;张帅;徐嘉铭;陆旻熠 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L9/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 214135 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的密码电路功耗补偿抗旁路攻击方法及电路，该方法采用神经动态规划方法，根据加密电路功耗迹的统计规律构建功耗补偿模型，利用可配置的功耗补偿电路，对密码电路工作时的功耗进行实时补偿；神经动态规划算法的计算结果控制补偿电路进行相应汉明距离的功耗补偿，改变原加密电路中中间数据和功耗之间的统计规律，使攻击者无法从功耗轨迹中获取正确的密钥信息，进而抵御功耗攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 密码 电路 功耗 补偿 旁路 攻击 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的密码电路功耗补偿抗旁路攻击电路，其特征是：整个电路系统由具有加密功能的加密电路(1)、补偿值计算和映射电路(2)、功耗补偿电路(3)和神经动态规划算法模块(4)构成，加密电路(1)的输入信号为N比特明文，输出信号为N比特密文，其部分中间数据作为补偿值计算和映射电路(2)的输入信号；补偿值计算和映射电路(2)根据加密电路(1)的中间数据和神经动态规划算法模块(4)的计算结果计算出补偿汉明距离值作为输出结果；补偿值计算和映射电路(2)的输出结果为功耗补偿电路(3)的输入信号，控制功耗补偿电路(3)的功耗大小；功耗补偿电路(3)产生加密电路(1)所需补偿汉明距离对应的功耗大小，其运算过程和结果不影响加密电路(1)，运算结果不对外输出；神经动态规划算法模块(4)是一独立的离线计算模块，采用神经动态规划法，其计算结果即为补偿汉明距离值与加密过程中间数据的映射关系，供补偿值计算和映射电路(2)使用。
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