基于蚁群算法的聚类区分器设计研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于蚁群算法的聚类区分器设计研究学科专业计算机软件与理论学号201121060333作者姓名李俊杰指导教师王晓斌教授万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于蚁群算法的聚类区分器设计研究（题名和副题名）李俊杰（作者姓名）指导教师王晓斌教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业计算机软件与理论提交论文日期2014.10.08论文答辩日期2014.11.27学位授予单位和日期电子科技大学2014年1

2、2月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据DESIGNANDRESEARCHONDISTINGUISHERBASEDONCOLONYALGORITHMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputerSoftwareandTheoryAuthor:LiJunJieAdvisor:ProfessorWangXiaoBinSchool:SchoolofComputerScience&Engineering万方数据独创性

3、声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印

4、、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要在数据挖掘领域，聚类分析是一种从大数据集中寻找信息的有效方式。聚类分析被广泛地应用于各种领域，作为信息发现提供信息支持。蚁群算法是模拟蚂蚁觅食过程，寻找到食物源的最短路径的现象，对该现象进行建模得到的智能算法，具有较好的健壮性，能够用于解决大规模的复杂性问题。文章首先对聚类分析的发展进行了回顾，对聚类分析进行了介绍和总结，详细介绍了不同的聚类算法以及主流聚类算法所使用的相似度量准则。分析了智能算法在聚类分析中的发展和应用，总结了两种基于蚁群聚类

5、算法模型：基于觅食行为聚类模型和蚁堆聚类模型。详细分析了两种聚类模型的方案，并提出将其应用到功耗分析攻击领域。功耗分析攻击是安全领域一个重要的分支，文章对该领域的产生发展进行了概括和总结，并梳理了区分器发展的主要脉络，介绍了包括功耗产生原理，以及典型的区分器原理，如DPA（DifferentialPowerAnlysis），CPA（Correlationpoweranalysis），MIA（MutualinformationAnlysis）等。为了更好的应用基于蚁群聚类算法，文章详细介绍了功耗分析原理。详细分析了各种区分器之间内在联系，探索使用蚁群聚类算法构建区分器的可

6、能性。文章基于软件实现的对AES-128算法的功耗信息进行分析，提出了基于蚁群聚类算法区分器构造的主要思想和流程。根据数据相关性，即相同数据带来相同的功耗泄露，利用基于蚁群聚类方法对功耗信息进行聚类。接下通过猜测密钥值，对聚类结果集中中间变量的数据特征进行统计，得到统计图，如果当前猜测正确那么在统计图上可以得到明显的特征。通过实验说明，即使在噪声较大情况下，聚类成功率较低（如60%聚类正确），攻击者仍然能以100%概率恢复出正确密钥信息。表明该方法在抗噪声方面，具有一定优势。通过实验分析说明，该方法不仅仅局限于文章提出的方案。能够结合功耗泄露模型进一步优化区分器的构造。

7、如果攻击者在聚类时，依据中间变量汉明重量进行聚类，在降低聚类数目的情况下，仍然能够恢复正确密钥信息。该方案与传统的区分器相比，如DPA和CPA，能够利用多点信息泄露的优势。同时，还对基于蚁群聚类算法的区分器下一步工作进行了展望，包括如何进一步提出防护方案使得加密算法更加安全等。最后，对本文中所有工作进行了总结。关键词：数据挖掘，聚类分析，蚁群算法，旁路攻击，功耗分析，区分器I万方数据ABSTRACTABSTRACTIntheareaofdatamining,clusteringanalysisisaneffectivewaytoextra