一种针对仿射掩码防护方案的混合侧信道攻击方法

    公开(公告)号:CN116055028A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310054637.8

    申请日:2023-02-03

    Abstract: 本发明公开了一种针对仿射掩码防护方案的混合侧信道攻击方法,包括以下步骤:(1)能量迹数据获取;(2)对训练集能量迹进行数据标签;(3)建立并训练稠密卷积神经网络模型;(4)基于稠密卷积神经网络恢复乘法掩码字节;(5)基于Scatter方法恢复密钥。本发明方法通过深度学习结合Scatter攻击方法,先将针对掩码防护的密码算法的二阶功耗攻击降为一阶功耗攻击,再采用Scatter方法完成攻击,使得本发明方法针对被掩码防护密码算法的攻击复杂度大大降低,并降低了的攻击难度,提高了攻击的成功率,并可以有效地完成对增加了仿射掩码防护方案密码算法的攻击。

    一种4比特密码S盒自动化门限掩码方法

    公开(公告)号:CN113794549A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202111078036.8

    申请日:2021-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种4比特密码S盒自动化门限掩码方法,包括以下四部分:计算代数正规型、构造一阶门限掩码方案、掩码方案的均匀性检测、掩码方案硬件实现的优化。其中,构造一阶门限掩码中包括常数项处理和3个算法:三次项算法、二次项算法和一次项算法。在掩码方案的硬件实现的优化中,主要包括对二次项和三次项的优化。本发明方法可以为分组密码算法自动构造门限掩码方案,以抵抗侧信道攻击;能够快速生成一阶门限掩码方案,并自动检测方案是否满足门限掩码的相关原则;仅在变元拆解时使用随机数,其他掩码环节不引入额外随机数;具有通用性,适用于4比特分组密码算法的密码S盒掩码防护。

    一种防边权攻击和位置语义攻击的位置隐私保护方法

    公开(公告)号:CN110300029B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN201910606850.9

    申请日:2019-07-06

    Abstract: 本发明公开了一种防边权攻击和位置语义攻击的位置隐私保护方法,该方法针对现有位置隐私保护方法的不足,提出一个道路隐私度概念,以刻画道路在语义位置的敏感性,及道路与匿名集中其它道路上用户数量分布的均衡性。采用中心服务器结构,在假设LBS是不安全的或网络容易受到攻击的情况下,利用可信第三方中心服务器,根据用户的位置隐私要求,筛选道路以生成具备语义安全和防边权攻击的匿名集,将匿名集提交到LSP进行LBS服务查询并对返回结果进行求精处理,再将结果返回给用户,提高对用户查询位置的隐私保护,并满足用户个性化位置隐私需求。

    一种检测和抵御差分故障攻击的方法

    公开(公告)号:CN113206734A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110483728.4

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种检测和抵御差分故障攻击的方法,该方法首先根据原始加密模块构建冗余加密模块;其次,基于消息认证码方法检测冗余加密模块是否存在故障注入,并与原始加密模块对比检测原始加密模块是否存在故障注入,完成双重差分故障攻击或差分故障攻击检测;最后,在确定存在差分故障注入后,基于密文差分值和感染函数检测目标算法的每一轮密文差分值,定位攻击者所注入的故障源,并使用随机数和感染函数对密文差分值进行隐藏实现防护。本发明方法能够快速确定攻击者在目标算法中所注入差分故障的具体位置,并针对注入的差分故障,利用随机数和感染函数进行防护,使得攻击者无法进行差分故障攻击。

    一种防边权攻击和位置语义攻击的位置隐私保护方法

    公开(公告)号:CN110300029A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910606850.9

    申请日:2019-07-06

    Abstract: 本发明公开了一种防边权攻击和位置语义攻击的位置隐私保护方法,该方法针对现有位置隐私保护方法的不足,提出一个道路隐私度概念,以刻画道路在语义位置的敏感性,及道路与匿名集中其它道路上用户数量分布的均衡性。采用中心服务器结构,在假设LBS是不安全的或网络容易受到攻击的情况下,利用可信第三方中心服务器,根据用户的位置隐私要求,筛选道路以生成具备语义安全和防边权攻击的匿名集,将匿名集提交到LSP进行LBS服务查询并对返回结果进行求精处理,再将结果返回给用户,提高对用户查询位置的隐私保护,并满足用户个性化位置隐私需求。

    基于混沌搜索的LS-SVM预测模型的建立方法

    公开(公告)号:CN104199870A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410408493.2

    申请日:2014-08-19

    CPC classification number: G06F16/2468 G06F16/28

    Abstract: 基于混沌搜索的LS-SVM预测模型的建立方法,包括下述步骤:A)建立样本训练数据集;B)计算模型系数;C)采用混沌搜索改进算法进行寻优,获得待优化函数的最小值和最优混沌变量;D)确定优化的LS-SVM预测模型;E)样本更新处理。本发明通过混沌搜索改进算法对模型参数寻优后建立的LS-SVM自适应资源预测模型,能对云计算中的预测对象运行状态进行动态预测,预测结果具有很好的自适应性,能确保预测结果更加逼近预测对象的真实值。该模型缓解了混沌搜索对初值的敏感性,且在混沌迭代搜索过程中,通过对混沌变量的调整,使得其第二次搜索能够在最优解的邻域内快速搜索,提高搜索效率,并减少陷入局部最优的可能。

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