RSA算法时序模板SDPA攻击研究

通过对8051芯片(支持IS07816协议)上RSA算法功耗曲线进行大量测试观察,发现传统模幂运算二元表示算法分支语句存在指数信息的泄露.针对这一缺陷,首先尝试基于分支语句时间序列的先验模板攻击方法,实验表明传统的先验模板准确率只有85％左右.通过对匹配错误数据的深入分析,发现传统先验模板攻击的局限性,继而提出了基于SDPA时序模板攻击方法.新方法模拟真实待测环境构建模板,消除了先验模板攻击中因指数不同造成的相同模板间的差异,有效地提高了攻击的准确性.实验验证新方法的攻击正确率达到100％.     

针对抗边信道攻击的椭圆曲线标量乘法的简单功耗分析

分析了一种运用平衡点加一倍点操作抗边信道攻击的椭圆曲线标量乘法。方法虽然使点加和倍点的功耗不可区分,但是当标量用二进制表示时,标量乘法的运算功耗仍有边信息泄露。对标量乘算法的传统功耗攻击主要集中在点加运算和倍点运算之间的功耗差异上,文中将攻击点转移到标量乘算法中for语句和if语句之间的功耗差异上,并成功对平衡点加一倍点操作后的标量乘功耗曲线实现了简单功耗攻击。     

基于Anchor-free的交通标志检测

交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志。基于图像特征+机器学习分类器的算法需要人工设计特征,算法速度较慢。主流的基于深度学习的方法多基于先验框,在网络设计上引入了额外的超参数,且在训练过程中产生过量的冗余边界框,容易造成正负样本不平衡。本文受Anchor-free思想的启发,引用YOLO检测器直接回归物体边界框的思路,提出一种基于Anchor-free的实时交通标志检测网络AF-TSD（Anchor-free Traffic Sign Detection）。AF-TSD摒弃了先验框的设计,并引入自适应采样位置可变卷积与注意力机制,大大提高网络的特征表达能力。本文开展大量对比实验,实验结果表明本文提出的AF-TSD交通标志检测网络速度接近主流算法,但精度优于主流算法,在德国GTSDB交通标志检测数据集上取得了96.80%的精度,检测速度平均单张图片32 ms,达到实时检测的要求。     

新型识别算法在孤立字词语音识别中的应用

提出了孤立字词语音识别的一个新算法,即新型的识别算法。通过此算法,系统可以在不降低系统识别精度的前提下,大大精简运算量,提高识别系统整体的识别效率。实验证明,该算法在基于模板的孤立字词语音识别中可以达到100％的识别精度,在基于非模板的孤立字词的语音识别中,其识别精度也可以达到90％以上,并且与传统的识别方法相比,缩短了训练时间,提高了识别速度。在孤立字词的语音识别中具有自己独到的优势。构建一个使用方便的语音识别系统,将算法应用到实践中解决人们现实生活中遇到的各种问题。     

Camellia算法简单和差分功耗分析组合攻击

介绍了Camellia密码算法的加解密流程和差分功耗分析的一般过程。针对Camellia算法单纯差分功耗分析攻击样本量过大、效率较低的问题,提出了一种组合攻击方法:通过硬件仿真平台采集相同密钥不同明文的Camellia密码算法功耗曲线,使用简单功耗分析确定攻击点,然后采用差分功耗攻击获取密钥。实验结果显示:10000条功耗曲线可以破解Camellia算法密钥,验证了组合攻击方法对Camellia算法是可行和有效的。     

一种改进的单幅图像快速去雾方法与实验

目前,物理模型的单幅图像去雾已成为图像去雾算法研究的重点。在分析了暗原色先验知识的单幅图像去雾算法基础上,针对暗原色先验去雾算法时间复杂度大的缺点,比较了目前已有的暗原色先验改进去雾算法,提出了一种新的暗原色先验单幅图像去雾改进算法。通过引入快速、各向同性的低通高斯滤波器,实现对透射率图的平滑均匀,以代替暗原色去雾方法中精妙但时间复杂度高的软抠图算法;对于图像中图层交界处,提出了以区域中值滤波方法进行修正的算法,以及满足自适应要求的全局大气光求解详细算法。实验结果表明,结合了以上3点改进的快速去雾算法在保证图像去雾效果的同时,能大幅度提高暗原色去雾算法的速度,适用于对工程上的图像、视频实时去雾。     

一种基于人工免疫网络聚类的入侵检测方法

提出了一种基于自适应半径免疫算法(ARIA)的入侵检测方法.ARIA训练得到的抗体网络充分保留了原始数据的密度分布信息,具有准确的空间形态;再用最小生成树算法和zahn划分标准对抗体网络细胞聚类,聚类得到的簇被标记为正常或异常并用于网络异常检测中.对KDD CUP 99数据集的实验结果表明:相对于基于aiNet的入侵检测方法,新的算法检测率高、误报率低,能够有效识别KDD中的已知攻击和未知攻击.     

附有模糊先验信息的病态问题解算方法

以模糊理论为基础，用模糊数集来描述未知参数向量中的模糊先验信息，将其以约束条件的形式纳入数学模型。给出带有模糊先验信息的平差模型，并基于正态模糊数建立新的平差准则，提出一种带有模糊先验信息的平差新算法。实例验证，新方法可以较好地解决测量平差中法方程病态问题。未知参数的误差分析显示，新方法解算病态方程优于最小二乘估计、截断奇异值法以及岭估计。     

基于局部维纳滤波的交通图像去雾霾算法

为了提高雾霾天退化交通图像的色彩保真度和清晰度,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验理论提出一种快速去雾霾算法。传统的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对单一户外场景图像取得了不错的效果,但在处理较高分辨率交通图像时,需要消耗大量的计算和存储资源;同时,不能很好处理图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真。针对这两个问题展开研究:首先,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验原则优化大气散射光,进而得到细化的透射率;其次,通过动态调节参数的大小以适应天空等明亮区域地去雾霾处理;最后,将所提算法用于实例验证,结果表明算法不但可以保证交通图像白色区域的色彩不失真,而且去雾霾效率提高4~25倍。     

一种基于路由路径分析的周边网络区域发现算法

为了克服传统基于网络拓扑的网络区域发现算法在实现上的障碍,提出了一种不依赖于网络拓扑的周边区域发现算法。该算法仅依靠主机之间的路径信息,通过对各路径上对应节点的距离关系的分析来发现距离某个区域一定跳数的周边的网络区域。理论分析及测试实验证明,该算法对信息完整性和实时性依赖很低,具有构造简便和查询迅速的特点。     

功耗分析平台中混合编程的应用研究

功耗分析平台是有效实施功耗分析攻击的工具,需要服务器与示波器等多种外设进行通信,同时还需要处理大量高维数组并且要求有良好的可操作性,如果采用单一编程语言来开发,则存在功耗分析攻击效率较低的问题。针对该问题,提出了一种新的解决方法,将Java、C＋＋和Matlab这3种编程语言结合,在功耗波形采集、波形特征处理等方面采用混合编程技术进行开发,充分发挥这3种编程语言各自的优势。实验结果表明,在保证功耗分析攻击准确率的基础上,攻击的效率比采用单一语言编程时提高了30％以上。     

GNSS形变监测时间序列的粗差数据处理方法

针对GNSS形变监测的传统粗差探测算法性能受限于数据长度的问题,提出基于小波分析的一阶导数粗差剔除法。首先使用新算法对原始信号进行粗差剔除,再利用广义延拓插值补充残缺点。实测算例结果表明,新算法执行时间是3倍中误差法（3σ法）的0.01倍,插值后与真实值偏离仅0.03 mm,远优于其他传统粗差探测手段。     

基于波形互相关的爆破震相识别研究

利用内蒙古测震台网地震事件资料,选取爆破事件中SNR较高的8个爆破事件波形作为模板,使用基于波形互相关系数的模板匹配方法进行震相识别。研究结果表明,在震级相近的情况下,相同类型地震事件各自对应的波形之间互相关系数较大,可作为地震类型判别的依据。     

非接触智能卡安全攻击方法研究

随着非接触智能卡的广泛应用,其安全问题也越来越突出。研究了一种非接触智能卡DES密码算法的侧信道安全攻击方法,设计了非接触智能卡密码的侧信道安全攻击流程,研究了信号的采集和处理方法,并对处理后的最终信号进行安全攻击。论文设计了3种信号处理过程,并分别对这3种处理后的曲线进行了攻击操作。最终攻击结果证明了提出的非接触智能卡安全攻击方法是可行的,同时也表明信号处理在非接触智能卡安全攻击中的重要性。     

KLEIN密码代数旁路攻击

将代数分析和旁路攻击结合,基于汉明重量泄露模型,对轻量级分组密码KLEIN抗代数旁路攻击安全性进行了评估。首先应用代数方法构建KLEIN算法等价布尔方程组,然后经功耗分析获取KLEIN加密操作的汉明重量并表示为布尔方程,最后使用CryptMinisat解析器进行密钥求解。基于均值、排名和门限3种容错策略,对8位微控制器上的KLEIN开展了攻击物理实验,并对攻击复杂度进行评估,结果表明:未经防护的KLEIN软件实现易遭受代数旁路攻击,已知明文场景下,1轮泄露分析即可恢复完整KLEIN密钥;未知明密文场景下,2轮泄露分析仍可成功实施攻击。该方法对其他分组密码抗代数旁路攻击研究具有一定的借鉴意义。     

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基于网格模板的最小欧式距离准则图像自动拼接技术

提出一种结合网格模板和最小欧式距离准则的图像自动拼接方法。方法选取图像重叠部分作为处理对象，运用边缘检测自动获取基准图像特征块，并提出基于网格模板的最小欧式距离准则用于计算匹配点，最后使用图像融合技术消除接缝。应用证明该方法拼接准确快速，实现简单，适合大部分图像拼接应用的需要。     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。     

抗功耗分析攻击的椭圆曲线梳状优化算法

功耗分析攻击技术的出现对密码芯片的安全性构成了严重威胁。奇系数梳状算法是一种椭圆曲线标量乘法的快速算法,但它不能抵抗差分功耗分析攻击、零值点功耗分析攻击和零值寄存器功耗分析攻击。为了抵抗功耗分析攻击,提出了改进的奇系数梳状算法。改进后的算法在存储空间不变,主循环计算量增加较少的情况下,能够抵抗简单功耗分析攻击、差分功耗分析攻击、零值点功耗分析攻击和零值寄存器功耗分析攻击,并且算法的性能优于随机化初始点变量乘算法的性能。     

一种改进的平方根滤波在卫星钟差实时解算中的应用

目前普遍采用卡尔曼滤波方法来实现非差法卫星钟差的实时解算。平方根滤波可以增强数值计算的稳定性,避免滤波发散,但矩阵的求逆会耗费较长的计算时间;序贯算法可以避免对矩阵直接求逆,能提升计算效率。综合两种算法的优点,提出一种基于序贯算法的平方根滤波器,并应用于卫星钟差的实时解算,得到的卫星钟差精度优于0.2 ns,且计算时长缩短40%。