一种针对FESH密码算法的遗传算法多源侧信道分析方法

本发明涉及一种针对fesh密码算法的遗传算法多源侧信道分析，属于密码和侧信道分析。

背景技术：

1、fesh算法是近年来的产生的国产算法之一，采用了分组密码设计中的spn网络，对128比特和256比特(实验中选择128比特为例)进行分组，采用统一的结构将所有的运算都可以转化为基于字的基本逻辑运算。由于其采用的是基于字的实现，而不是查表运算，故其在抗侧信道分析中具有优势。通过分析其加密过程中的泄露点，能够判断其安全性能。在对加密过程泄露点的分析中，采用遗传算法来尝试分析得到正确的密钥。遗传算法起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉和变异现象，从任意初始种群出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，从而得到问题的优质解。

2、启发式算法是指基于直观或经验，通过模仿自然体的行为模式，针对最优化问题所设计的迭代求解方案。这类算法被引入到侧信道分析中，用于密钥空间搜索。通过抽象出以密钥值为变量的最优化问题并定制特定算法解决，实现密钥恢复攻击。

3、在ches2009上，clavier做了关于dpa竞赛算法的报告，提出采用启发式算法来提高密钥搜索效率的方案，同时给出了所在团队的实验成果，在dpa contest v1数据集上分析效果突出，成为第一阶段竞赛的获胜算法。这是启发式算法在侧信道分析中的首次应用，通过结合爬山算法与基于线性回归的侧信道分析实现des算法并行实现的密钥恢复。2015年，zhang等人将遗传算法与相关能量分析相结合，实施了对并行实现des算法时域上的分析和串行实现sm4算法频域上的分析，在一款并行架构密码芯片上的实验表明，该方法在所需能量迹数量上较传统相关能量分析降低了一半以上。2020年，ding提出了针对比特线性泄露模型，利用遗传算法对“密钥加”层进行全密钥恢复的新方法，适用于十余个分组密码算法的不同并行实现方式，算法效率较现有的启发式算法相关能量分析有显著提升。

4、在人工智能侧信道分析方向，一些研究人员以安全性测评、实际攻击、泄露量化评估为目标，借助k-means、支持向量机、神经网络、随机森林、启发式算法、爬山算法等多种人工智能算法开展研究，产生了许多研究成果，但在执行效率、普适性、针对防护的高效攻击等方面，仍存在较大发展潜力。

技术实现思路

1、本发明的目的是通过使用遗传算法来高效地使用相关能量分析fesh算法，综合利用并行实现的fpga中s盒多源泄露信息，以恢复密钥。

2、本发明结合使用遗传算法及相关能量分析，充分利用fesh算法中多源泄露信息寻找最优解。通过分析fesh算法，可以评估其安全性并揭示其潜在的弱点或漏洞，有助于发现和修补潜在的安全漏洞，提高了系统的整体安全性。本发明结合遗传算法和多源信息分析，可以开辟新的研究方向，推动信息安全领域的进步。

3、有益效果

4、本发明方法，与现有技术相比，具有如下优点：

5、1.本方法综合分析fesh算法内多源泄露信息，为分析多字节并行的情况提供了可行方案；

6、2.本方法相比于单纯的相关能量攻击，使用遗传算法在分析分组密码的密钥搜索空间时，具有更低的计算复杂度和更高的成功率。本方法能够成功恢复密钥所需的波形数量比普通相关能量攻击减少33％；在同等波形数量下，本方法成功恢复密钥字节数比现有方法至少提高30％。

技术特征：

1.一种针对fesh密码算法的遗传算法多源侧信道分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种针对fesh密码算法的遗传算法多源侧信道分析方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的一种针对fesh密码算法的遗传算法多源侧信道分析方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：

技术总结本发明涉及一种针对FESH密码算法的遗传算法多源侧信道分析，属于密码和侧信道分析技术领域。通过使用遗传算法来高效地使用相关能量分析FESH算法，综合利用并行实现的FPGA中S盒多源泄露信息，以恢复密钥。本发明结合使用遗传算法及相关能量分析，充分利用FESH算法中多源泄露信息寻找最优解。通过分析FESH算法，可以评估其安全性并揭示其潜在的弱点或漏洞，有助于发现和修补潜在的安全漏洞，提高了系统的整体安全性，为分析多字节并行的情况提供了可行方案。相比于单纯相关能量攻击，本发明使用遗传算法在分析分组密码的密钥搜索空间时，具有更低的计算复杂度和更高的成功率。技术研发人员：丁瑶玲,张京宇,刘志伟,王子瑜,王安,祝烈煌受保护的技术使用者：北京理工大学技术研发日：技术公布日：2024/9/2