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研究与开发

基于模板和KNN算法的能量分析攻击对比研究

靳济方，刘承远，范晓红，段晓毅，刘嘉瑜

（北京电子科技学院电子与通信工程系，北京100070）

摘要：能量分析攻击至今仍是针对密码芯片最具威胁的攻击方法之一，针对传统的模板分析攻击和KNN算

法的攻击进行对比研究，对比模板攻击和机器学习中的KNN优缺点。首先对皮尔逊相关系数、互信息和最大

信息系数、距离相关系数3种降维方法进行了研究；然后对比了相同数量功耗曲线下，特征点数量对两种能

量分析的成功率等性能的影响；同时研究了不同降维技术在相同功耗曲线数量和不同功耗曲线数量时对两种

能量分析攻击的影响。结果表明，模板攻击在运行速度、占用内存方面优于KNN算法攻击，而在攻击成功率

和鲁棒性方面，KNN算法攻击具有更好的表现。

关键词：能量分析攻击；模板攻击；KNN算法；特征点

中图分类号：TM344.1

文献标志码：A

doi:10.11959/j.issn.1000−0801.2022080

Comparativestudyofpoweranalysisattacksbased

ontemplateandKNNalgorithm

JINJifang,LIUChengyuan,FANXiaohong,DUANXiaoyi,LIUJiayu

DepartmentofElectronicsandInformationEngineering,BeijingElectronicScienceandTechnologyInstitute,Beijing100070,China

Abstract:Poweranalysisattackisstillthemostthreateningtypeofsidechannelattackoncryptographichardware.

ThetemplateanalysisattackwiththeattackofKNNalgorithmwascompared.Firstly,threedimensionalityreduction

methodsofPearsoncorrelationcoefficient,mutualinformationandmaximuminformationcoefficientanddistance

correlationcoefficientwerestudied.Then,theeffectsofthenumberoffeaturepointsontheattacksuccessrateofthe

twopoweranalysisattacksunderthesamenumberofpowerconsumptioncurveswerecompared.Atthesametime,

theeffectsofdifferentdimensionalityreductiontechniquesonthetwopoweranalysisattackswhenthenumberof

powercurvesisthesameanddifferent.TheresultsshowthatthetemplateattackisbetterthantheKNNalgorithmat-

tackinrunningspeed,memoryoccupationandrobustness,andtheKNNalgorithmattackhasbetterperformancein

attacksuccessrate.

Keywords:poweranalysisattack,templateattack,KNNalgorithm,f