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基于MLP 神经网络的分组密码算法能量分析研究

2021-04-24

网络安全技术与应用 2021年4期
关键词:分析模型

(北京信息职业技术学院 北京 100081)

目前针对现代密码算法研究内容较多,形式多样的密码算法满足了不同场景需求。在实际应用中针对多种密码算法需求,如果进行每一个密码算法的单独设计则需要消耗大量的资源,因为各种类型的密码算法本质上是存在着一定的相同点的,所以为满足多密码算法需求,可以通过采用重构的思维,来设计出一种高性价比的密码算法。根据密码算法中密钥具有的不同特征,通常可以将密码算法细分为对称密码算法与分组密码算法,其中分组密码算法是指通过对加密信息按照一定的顺序,基于函数进行相应的逻辑运算,进而达到信息加密效果。分组加密算法在进行数据加密的过程中,能够有效地确保经过加密处理后形成的密文和原来初始明文间数据量保持不变。

1 密码算法能量分析和MLP 神经网络

1.1 密码算法能量分析

在进行模板型能量分析前,首先需要进行以下假设:对手拥有两个密码设置一致的终端设备,分别为建模设备与目标设备。对于建模设备而言,分析者可以对其输入、输出进行控制,且可以采用一定的方式来准确地获取建模设备运行时所具有的能量信息;对于目标设备而言,在工作的过程中采用的是分析者不知晓的某种加密算法。因此模板型的侧信道分析包含了建模阶段与分析阶段。其中在建模阶段主要是基于建模曲线,来获取建模设备和密钥的关联性,并根据采集到的信息数据建立一个泄露模型。……

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