对于一种aes 算法的快速模板攻击方法

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1、对于一种AES算法的快速模板攻击方法0引言  随着密码学的不断发展和大规模集成电路技术的普及,银行卡、公民卡、身份证等嵌入式密码芯片被广泛地应用于电子商务、通信和认证等领域。自然地人们也越来越关注其中可能存在的安全问题,密码芯片的安全性主要取决于芯片中的密码算法和它的实现方式。传统的密码分析学主要使用代数的方法来找出密码算法中的漏洞,从而实现密码芯片的破译,而侧信道攻击的原理与之有所不同,侧信道攻击者主要通过芯片的泄漏信息和物理特性,以获得芯片内部的敏感信息,这些方法大大弥补了传统攻击的不足。  由于功耗信息的独特优势,如可测性强,工具简单以及具有良好的统计分析特性等,功

2、耗分析攻击已成为在实际攻击中使用最广泛的侧信道攻击方法。随着研究的不断深入,各种新的攻击技术,如模板攻击,相关分析攻击,碰撞攻击已经被相继提出,其中,模板攻击由于其效率高,易于实现和所需的资源较少成为了当前研究的重点。模板攻击方法首先由Chari等人在2002年CHES会议上提出。随后,在2005年Agrabeau等人提出了一种新的理论,通过选择适当的兴趣点来降低样本的空间大小,从而减少模板攻击的计算复杂度。  简单来说,模板攻击首先需要构造一个模板,该模板要具有加密算法密钥空间的信息泄露特征,然后根据一个或有限个的泄露信息,来找出最佳的匹配模板,并最终推断出最有可能正确

3、的密钥或减少攻击所需的密钥猜测空间。本文搭建了一个基于密码芯片的侧信道功耗采集平台,采集了mage16密码芯片在加密处理过程中的功耗信息,并在这些工作的基础上,研究了针对AES算法实施模板DPA攻击的可能性。最后通过对一条侧信道数据的模板刻画,成功地恢复了正确密钥。从理论意义上来讲,本文的成果将进一步填补国内对于模板攻击的研究空白。以实验为基础,我们从理论上说明了模板攻击对密码芯片进行侧信道攻击的优越性,从而为其他密码学领域从业人员提供了一定的参考和借鉴。  1基于模板的DPA攻击  1.1DPA技术  DPA是功耗分析攻击中的最常用的攻击方法,因为攻击者不需要知道被攻击

4、设备的具体细节,而且即使是针对混有较多噪音的功耗轨迹,这种攻击仍然可以成功恢复被攻击设备的敏感信息。在DPA攻击中,我们假设攻击者拥有一定的被攻击设备的功耗轨迹,并使用一个简单的功耗消耗模型将假想的功耗值V映射为假想的中间值H,如比特模型,汉明重量模型,汉明距离模型或ZV模型。显然,只有当功率消耗模型和实际的能量消耗相匹配时,才能进行有效地攻击。文献总结了DPA攻击的一般步骤。  a)选择中间值,在本文中,我们以SubBytes操作的输出值作为攻击点。  b)获得功耗轨迹,本文中用数字存储式示波器来实现。  c)计算中间值。  d)计算假设的功耗值,我们使用汉明重量模型。

5、  e)估算相关性,并重建密钥。  1.2基于模板的DPA攻击  在文献中,Chari等人发现使用多元统计法可以实现更强大的攻击效果,他们展示了如何应用这种方法攻击RC4算法,这是第一次有人提出模板攻击这一概念。如果一个DPA攻击中,攻击者还可以根据模板来刻画设备的功耗消耗,这就是所谓的基于模板的DPA攻击,它是目前最强大的DPA攻击方法。基于模板的DPA攻击首先由Agra位。  2.2模板构建与模板匹配  如果我们使用由均值向量m和协方差矩阵C组成的多元高斯分布来表征侧信道功率消耗数据,将C称之为一个模板。模板攻击依赖于这一事实,即只有当数据涉及到加密操作,侧信道信息才

6、有可能被泄露,这意味着侧信道信息取决于被处理的数据。不同于其他的侧信道攻击,模板攻击通常是由2个阶段进行组成的:第一阶段是对侧信道信息的描述(也称为模板构建);第二阶段是基于第一阶段的攻击(也称为模板匹配)。  3对AES算法的模板DPA攻击  AES是基于有限域迭代的加密算法,它具有三个不同的版本,根据密钥长度的不同,可分为密钥长度128bit的AES-128,密钥长度192bits的AES-192和密钥长度256bits的AES-256。三个版本仅在密钥扩展算法和加密轮数上有差异。本文以AES-128作为目标实施攻击。  在实际的攻击中,在估算能量迹多元正态分布的均值

7、向量和协方差矩阵时,传统的模板DPA攻击面临一些难以解决的问题:  (1)计算量大,协方差矩阵的大小与样本点数量的平方成比例,如本文的25000点,若直接用于模板攻击,会导致计算复杂度过高;  (2)所需模板数量多,AES-128算法的密钥空间是2128,所以攻击者需要建立2128个模板。显然,非常有必要找到一种更加高效的模板构建策略。  4结束语  本文以AES算法的S盒输出值作为模板DPA攻击的中间值。根据相关系数精确地选择兴趣点,构建了基于汉明重量模型的简化型模板,本方法大大降低了传统模板攻击的计算复杂度。同时,我们还优

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