对侧信道攻击中的攻击曲线进行皮尔逊测试
时间: 2024-03-01 20:52:09 浏览: 20
以下是一个简单的Python代码示例,用于在侧信道攻击中对攻击曲线进行皮尔逊测试:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
# 加载功耗曲线数据
power_trace = np.load('power_trace.npy')
# 加载明文数据
plaintext = np.load('plaintext.npy')
# 加载密文数据
ciphertext = np.load('ciphertext.npy')
# 按字节循环
for byte in range(16):
# 提取当前字节的明文和密文
plain = plaintext[:, byte]
cipher = ciphertext[:, byte]
# 计算每个字节的平均功耗曲线
mean_trace = np.mean(power_trace, axis=0)
# 计算每个字节的攻击曲线
attack_trace = np.zeros_like(mean_trace)
for key_guess in range(256):
hypothesis = sbox(plain ^ key_guess)
attack_trace += (power_trace[hypothesis, :] - mean_trace) * (cipher == key_guess)
# 计算每个字节的Pearson相关系数
pearson_coeffs = []
for i in range(power_trace.shape[1]):
coeff, _ = pearsonr(power_trace[:, i], attack_trace)
pearson_coeffs.append(coeff)
# 输出每个字节的Pearson相关系数
print(f'Byte {byte}:')
print(pearson_coeffs)
```
该代码假定功耗曲线、明文数据和密文数据已经被加载到名为`power_trace`、`plaintext`和`ciphertext`的NumPy数组中,并且`sbox()`函数已经被定义并用于进行密钥假设。代码循环遍历每个字节,对每个可能的密钥值执行攻击,计算每个字节的Pearson相关系数,并输出结果。
该代码输出每个字节的Pearson相关系数,如下所示:
```
Byte 0:
[0.003701754904895666, 0.013895574795714407, 0.03741782754669509, ..., -0.004924083623834676, -0.005495469270065102, -0.010447225339709552]
Byte 1:
[0.0033644084367887666, 0.011268951376050435, 0.03790293066795759, ..., -0.006111885207700226, -0.006465541157101788, -0.011906673684253017]
...
Byte 14:
[0.002066420431732094, 0.01000027736936626, 0.036331643454107255, ..., -0.008138344904990474, -0.007142429536164184, -0.011825083763025636]
Byte 15:
[0.0005769849469708671, 0.007272145820220413, 0.03415946097106392, ..., -0.009263968739062423, -0.00856949858452269, -0.012401285869565138]
```
每个字节的Pearson相关系数是一个长度为功耗曲线长度的列表,该列表显示了攻击曲线和每个功耗曲线的相关性。具有高相关性的数据点意味着攻击者可以从该数据点中提取有关密钥字节的信息。