优化高阶掩码组合函数对抗侧信道攻击：MTC模型与策略

"侧信道分析中高阶掩码组合函数优化方案" 在信息安全领域，侧信道分析（Side-Channel Analysis, SCA）是一种利用密码设备在执行过程中的物理特性，如功耗、时序等，来推断其内部操作的技术。其中，掩码防护是一种重要的抗SCA策略，它通过引入随机噪声来混淆实际的操作，从而增加攻击者的分析难度。本文关注的是如何优化掩码防护中的组合函数，以增强防护效果。 侧信道分析主要有两种常见的方法：相关性功耗分析（Correlation Power Analysis, CPA）和互信息分析（Mutual Information Analysis, MIA）。CPA通过统计分析来找出密钥候选值与功耗数据的相关性，而MIA则利用信息论中的互信息来量化密钥与功耗之间的依赖关系。这两种方法的关键在于泄露模型和组合函数的设计。 文中提出的MTC（Multicycle Toggle Count）模型是对传统TC（Toggle Count）模型的改进。TC模型主要衡量一个周期内的位翻转次数，而MTC模型则扩展到多个周期，能够更全面地捕捉功耗泄漏的细节。实验表明，MTC模型相对于TC模型的准确性提升了15.4%，这使得它更能准确地反映掩码防护下的功耗特征。 在MTC模型的基础上，研究者设计了一种组合函数优化方案。这个方案的目标是降低攻击者通过CPA和MIA成功恢复密钥的可能性。经过实验验证，使用优化后的组合函数，对于掩码电路，CPA的有效性降低了32.3%，MIA的有效性降低了22.2%。这意味着防护性能得到了显著提升，攻击者进行侧信道攻击的难度大大增加。 这一研究成果对于密码学和安全硬件设计具有重要意义，因为它提供了一种改进的掩码防护策略，增强了对抗侧信道攻击的能力。未来的研发工作可能进一步集中在如何设计更加复杂且难以分析的掩码组合函数，以及开发新的侧信道防护技术，以应对不断演进的攻击手段。 关键词：侧信道分析；掩码防护；泄露模型；组合函数 中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1671-8836(2018)06-0485-06