2018密码芯片学术会议：深度学习与安全挑战

2018年密码芯片学术会议论文集涵盖了广泛的议题，聚焦于密码学、芯片设计、算法优化以及硬件安全领域的重要问题。会议上，研究人员分享了他们的研究成果和创新技术，旨在推动密码芯片技术的发展并解决实际应用中的安全挑战。 1. **安全模型与评估**: - 3.1节介绍了一种高效的SCA（Side-Channel Analysis，侧信道分析）泄漏模型构建方法，对于可预测评估环境下提高安全性具有重要意义。 - 3.2篇论文提出了一种高度可重构的加密处理器，特别针对对称密钥算法，旨在提升加密性能的同时降低能耗。 2. **硬件安全与信任根**: - 主旨报告讨论了物联网安全（1.1节）的重要性，强调了为IoT设备提供安全保障的需求。同时，1.3节提到了硬件根信任的必要性，确保硬件固有的安全性。 3. **深度学习与侧信道分析**: - 3.4论文探讨了基于深度学习的新型安全策略，应用于芯片侧信道安全分析，可以提高攻击检测的精度。 - 3.10则关注批标准化算法在深度学习侧信道分析中的应用，展示了其在抵抗攻击方面的潜力。 4. **硬件安全与防护**: - 3.9研究了基于故障注入的SM4密码块Cipher硬件木马，强调了超级隐藏性的关键泄漏检测技术。 - 3.15和3.16分别涉及高效的低熵掩蔽方案以及深度学习模型攻击MISR-APUF保护结构的方法。 5. **硬件木马检测**: - 3.13和3.19提出了基于振荡电路的硬件木马检测方法，以及利用忆阻器设计的模加器，以提高检测敏感性。 - 3.20和3.21探讨了针对功耗攻击和电磁泄漏信号的检测技术，增强系统的防护能力。 6. **算法与优化**: - 3.2节的动态可重构加密处理器展示了对算法效率的优化。 - 3.7论文介绍了用于FHE（Fully Homomorphic Encryption，全同态加密）的大数乘法器，追求更高的运算效率。 - 3.11和3.12分别研究了CTR-RSA算法的明文联合攻击和LR（Leakage Resistant）基础下的分析方法。 7. **密码算法攻击与防御**: - 3.3涉及真随机数生成器的侧信道评估，保证加密过程的随机性。 - 3.14针对RFID标签的侧信道攻击研究，显示了对实际应用环境的深入理解。 - 3.18设计的AES IP核具备抗功耗攻击特性，体现了对抗复杂威胁的能力。 8. **硬件安全综述与研究前沿**: - 3.17分析了机器学习与侧信道攻击的结合理论，展现了跨学科研究的最新进展。 - 3.21提供了硬件木马研究的全面概述，强调了当前研究的重点和挑战。 9. **其他技术**: - 快速素数生成方法（3.23）对于密码学的高效实现至关重要。 - 3.12和3.22分别针对SM4密码算法的联合攻击和Post-Quantum Supersingular Isogeny Key Exchange的优化算法进行了深入探讨。 这次会议的内容展示了密码芯片领域的多元化研究，不仅包括基础理论和技术，还有实际应用中的安全对策，为未来的设计和安全实践提供了宝贵的知识和启示。