[00105474]基于多源信息融合的集成电路芯片旁路分析新方法研究

该项目为国家自然科学基金资助面上项目（项目批准号：61571063）。

该项目综合利用机器学习、统计学和信号处理等理论，开展了基于多源信息融合的密码旁路分析研究，基于旁路泄露的特征空间分离特性和分类特征量开展了旁路攻击技术研究， 搭建了旁路泄露采集平台，研制了信号采集装置，获取了功耗、电磁、时间，以及密码运算和存储过程等旁路泄露的多维时空数据，并用于旁路分析算法验证，提高了旁路攻击分析效率。主要研究内容如下：

1. 对密码集成电路的多源旁路泄露进行采集、处理、建模、密钥还原和信息防护等进行

了系统的分析。研究了先进工艺下电路功耗、电磁辐射信息特征，以及基于机器学习的非线性泄露模型构建方法。使用统计方法对有效点进行评估，利用信息熵选取有效点，实现了基于动态阈值的强相关空间旁路泄露取样。

2. 研究了基于线性回归的高阶旁路分析、针对掩码防护和混淆防护的高阶旁路分析方法、 基于统计分析的空间旁路分析方法、基于旁路信息和数学分析的组合类旁路分析方法、基于“全盲”灰盒模型的旁路泄露分析方法。基于差分分析、模板分析、深度学习，利用互信息分析、频域分析、高阶分析等组合方法，设计了新型旁路分析方法和算法。

3. 针对代数碰撞旁路攻击、代数旁路分析等“密钥整体穷举”类分析方法等，实现了完整密钥的穷举方法和搜索空间的估计方法，利用密钥剩余熵实现了对密钥的恢复。

研究成果为新型旁路攻击算法的设计和优化、构建复合型旁路攻击模型、探索旁路攻击的理论极限、制定密码芯片安全评估标准等提供了新的研究方法，开辟了新的研究途径。