基于蒙哥马利模乘的数据处理方法、模乘运算方法及装置

    公开(公告)号:CN106681690A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201510753005.6

    申请日:2015-11-07

    CPC classification number: G06F7/722

    Abstract: 一种基于蒙哥马利模乘的数据处理方法、模乘运算方法及装置。所述基于蒙哥马利模乘的数据处理方法包括:采用如下步骤计算所述第一值s2:将所述模数N左移n-c位,获得N1;计算R对N1取模后的值,得到计算结果s1,并将所述s1写入至第一存储器;对所述第一存储器的值s1执行一次模加运算后,得到计算结果s21,将所述计算结果s21作为第二存储器的初始值写入至所述第二存储器;调用所述蒙哥马利模乘器对所述第二存储器的初始值s21执行n-1次模乘运算,并将第n-1次模乘运算的结果R2mod N作为所述第一值s2输出。应用所述方法可以有效减少计算量,提高计算效率,并且可以实现任意长度的蒙哥马利模乘运算。

    基于ECC密码模块的防攻击方法及装置

    公开(公告)号:CN106161022A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201510149100.5

    申请日:2015-03-31

    Abstract: 本发明提供了一种基于ECC密码模块的防攻击方法及装置。所述方法包括:当执行至第一条件跳转指令时,对第三数据执行第一运算指令;所述第一条件跳转指令包括:在输入私钥的比特位di=0时,对第一数据执行第一运算指令,否则,对第二数据执行所述第一运算指令;其中:在di=0时,所述第一运算指令在对所述第三数据执行时的参数与对所述第一数据执行时的参数相同;在di=1时,所述第一运算指令对所述第三数据执行时的参数与对所述第二数据执行时的参数相同。应用所述方法可以防止攻击者通过分析功耗差异对基于ECC密码模块进行攻击,提高所述基于ECC密码模块的安全性。

    一种基于模幂运算的数据处理方法和装置

    公开(公告)号:CN104750457A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201310754512.2

    申请日:2013-12-31

    Abstract: 本发明提供了一种基于模幂运算的数据处理方法和装置,其中,所述方法包括:将模长n存入第一运算寄存器,并将模数N存入第二运算寄存器;获取R对第二运算寄存器中的N取模的结果X,将X存入第三运算寄存器,其中,R=2n;调用第一模加运算器对所述第三运算寄存器的值进行模加运算,获取2R对N取模的结果Y,并将Y存入第四运算寄存器;调用模幂运算器对第四运算寄存器的值进行模幂运算,获取R*R对N取模的结果Z存入第五运算寄存器,其中,所述模幂运算器的幂指数为所述第一运算寄存器的值,所述模幂运算器的幂底数为所述第四运算寄存器的值,所述模幂运算器的模数为所述第二运算寄存器的值。所述方法和装置能够提高了数据处理的效率。

    一种RSA模幂运算方法和装置

    公开(公告)号:CN104660399A

    公开(公告)日:2015-05-27

    申请号:CN201310608755.5

    申请日:2013-11-25

    Abstract: 本发明提供了一种RSA模幂运算方法和装置,其中,所述方法包括:获取信息m、模数N、随机数r、公钥e和私钥d;计算第一值m0,所述第一值m0为re-1和信息m的乘积对N取模后的值;计算第二值m1,所述第二值m1为所述第一值m0和所述随机数r的乘积对N取模后的值;计算第三值S1,所述第三值S1为(m1)d-1对N取模后的值;获取信息m对应的RSA加密结果S,所述结果S为第三值S1和所述第一值m0的乘积对N取模的结果。所述方法和装置能用较小的开销来实现对RSA的底数随机化,从而避免功耗分析攻击。

    神经网络后门检测方法及装置
    47.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117852029A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202211202494.2

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种神经网络后门检测方法及装置,该方法包括:生成对应神经网络模型中每个标签的检测样本,所述检测样本中包含所述标签对应的分类特征;将所述检测样本输入所述神经网络模型,得到特征层的激活向量,将相同标签对应的检测样本的激活向量拼接在一起,得到所述标签的特征矩阵;根据所述特征矩阵确定所述标签对应的检测指标;对所述检测指标进行异常值检测,根据检测结果确定所述神经网络模型是否存在后门。利用本发明方案,可以在无数据的情况下检测神经网络是否存在后门,进而为神经网络的安全提供有效信息。

    侧信道泄露位置定位方法及装置、存储介质、终端

    公开(公告)号:CN112883385B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN201911211333.8

    申请日:2019-11-29

    Abstract: 一种侧信道泄露位置定位方法及装置、存储介质、终端,侧信道泄露位置定位方法包括:获取芯片的能量迹曲线;利用能量迹曲线训练卷积神经网络模型直至模型收敛,将一条或多条能量迹曲线输入至训练完成的卷积神经网络模型;获取卷积神经网络模型的中间结果;利用中间结果计算特征图中各个特征点或者输入曲线各个时刻点的权重,每一点的权重表示该点的值与秘密信息的得分的相关程度;选取各个点的权重中的峰值权重以及峰值权重对应的峰值点,并确定峰值点在能量迹曲线中对应的点,以作为信息泄露点。本发明技术方案能够确定芯片的能量迹曲线的信息泄露位置。

    一种数据加密方法、解密方法、加密系统及解密系统

    公开(公告)号:CN109428720B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN201710738513.6

    申请日:2017-08-24

    Abstract: 一种数据加密方法、解密方法、加密系统及解密系统。所述加密方法包括:处理器获取PUF模块初始化产生的第一真实响应数据,基于所述第一真实响应数据得到第一密钥数据,并将所述第一密钥数据发送至加密装置;所述加密装置生成对待加密数据进行加密的加密密钥,利用所述加密密钥对待加密数据进行加密,将加密后的数据存储在第一存储器中;并利用所述第一密钥数据对所述加密密钥进行加密,得到第二密钥数据;第二存储器获取所述第一真实响应数据对应的辅助数据及所述第二密钥数据并进行存储。应用上述方案,可以提高数据的安全性。

    逻辑加密卡及其认证方法、计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN113395156A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202010176167.9

    申请日:2020-03-13

    Abstract: 一种逻辑加密卡及其认证方法、计算机可读存储介质。所述方法包括:当所述逻辑加密卡接收到读卡器发送的非首次认证指令时,获取对应的第一固定数据,替代所述逻辑加密卡产生的第一随机数,并加密发送至所述读卡器;所述非首次认证指令中包含待认证扇区的标识;接收所述读卡器发送的第一响应数据,所述第一响应数据与所述第一固定数据相关;基于所述第一响应数据,得到第一认证结果。采用上述方案,可以提高逻辑加密卡的安全性。

Patent Agency Ranking