基于MLP神经网络的分组密码算法能量分析研究

Research on side channel analysis of block cipher algorithm based on MLP neural network
王恺1,2
蔡爵嵩1
严迎建1
1. 战略支援部队信息工程大学, 郑州 450001
2. 中国人民解放军 32125部队, 济南 250001

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。

基金项目

军队科研资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0703
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 881-885,892
文章编号: 1001-3695(2021)03-047-0881-05

发布历史

[2021-03-05] 印刷出版

引用本文

王恺, 蔡爵嵩, 严迎建. 基于MLP神经网络的分组密码算法能量分析研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 881-885,892. (Wang Kai, Cai Juesong, Yan Yingjian. Research on side channel analysis of block cipher algorithm based on MLP neural network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 881-885,892. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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