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申请/专利权人：桂林电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于相关性排名的数据重排列功耗分析方法，步骤如下：（1）获取密码设备运行过程中的功耗信息，即能量迹；（2）根据获取的能量迹数据，采用均值方法计算“基准”能量迹；（3）根据皮尔逊相关系数计算每条能量迹与“基准”能量迹的相关系数；（4）将相关系数降序排序，根据排序结果设置输入数据的排序位置；（5）根据设置的排序位置对原始能量迹和明文数据进行重新排列；（6）基于重排列的能量迹和明文数据，实现对密码算法的功耗分析。本发明方法，通过对能量迹数据进行重新排列，使得在进行功耗分析时可以优先提取与“基准”能量迹相关性更高的能量迹进行分析，提高攻击的成功率，并减少恢复密钥所需要的能量迹条数。

主权项：1.一种基于相关性排名的数据重排列功耗分析方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）获取功耗信息；获取密码设备运行过程中泄露的功耗信息，即能量迹；（2）计算“基准”能量迹；根据获取的能量迹数据，采用均值方法计算“基准”能量迹，具体步骤如下：（2.1）针对所有能量迹中每个特征点位置对应的数据，计算其平均值；（2.2）以所有能量迹所有特征点的数据均值构造出一条能量迹，将该能量迹作为“基准”能量迹benchmarkT；（3）计算每条能量迹与“基准”能量迹之间的相关系数；根据皮尔逊相关系数计算每条能量迹与“基准”能量迹的相关系数，具体步骤如下：（3.1）以皮尔逊相关系数作为相关性评估指标，评估所有能量迹与“基准”能量迹之间的相关性，所计算的相关系数的绝对值越接近1，表示两个样本之间的相关性越高，皮尔逊相关系数的计算方法如下所示，其中X表示待评估的某条能量迹，Y表示基准能量迹，cov•表示协方差函数，σ表示样本标准差，E•表示数学期望函数； ；（3.2）根据皮尔逊相关系数，计算每一条能量迹和“基准”能量迹之间的相关系数，得到一个一维数组coff，其包含的元素个数与初始能量迹的条数相同；相关系数的绝对值越大，表明该条能量迹越接近“基准”能量迹，其噪声偏差越小，反之，相关系数的绝对值越小，其包含的噪声越大；（4）数据排序；根据计算出的相关系数值，对相关系数矩阵由大到小进行降序排序，根据排序结果设置与相关系数值相对应的原始能量迹和明文数据的排序位置；（5）数据重排列；根据设置的排序位置对原始能量迹和明文数据进行重新排列；（6）功耗分析；基于重排列的能量迹和明文数据，实现对密码算法的功耗分析，具体步骤如下：（6.1）将新的能量迹数据集arrangeT和明文数据arrangeX作为相关功耗分析的输入数据，根据分析方法对待攻击密码算法进行分析，经过重排列且排列在前具有与“基准”能量迹相似度较高的能量迹将优先参与分析，提高攻击的成功率；（6.2）根据输入的重排列能量迹数据和明文数据，对待攻击密码算法进行功耗分析，当功耗分析的成功率达到100%，则分析结束，或分析时已叠加完所有能量迹，则分析结束。

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