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# 侧信道分析：DPA 与 CPA 攻击 🛡️⚡ 本仓库包含两个针对密码系统**侧信道攻击 (SCA)** 的详细实现。该项目旨在利用统计方法从功耗轨迹中恢复密钥。 ## 🚀 项目概述 侧信道攻击利用算法物理实现中泄露的信息，而非算法本身的弱点。在本项目中，我实现了两种最强大的功耗分析技术： * **DPA (差分功耗分析)** * **CPA (相关性功耗分析)** ## 🧠 实现 ### 1. CPA 攻击 (相关性功耗分析) 使用 **Pearson 相关系数** 建立功耗模型 (汉明重量) 与实际功耗轨迹之间的关系。 * **方法论：** 对每个密钥字节的 256 种可能值进行假设检验。 * **工具：** 使用 `NumPy` 进行矩阵运算，使用 `SciPy` 进行统计相关性分析。 * **关键特性：** 通过相关性峰值隔离正确假设，在噪声环境中具有很高的效率。 ### 2. DPA 攻击 (差分功耗分析) 利用统计差异泄露信息。通过根据中间位的值对轨迹进行划分，当“均值差”显示出显著尖峰时，即可揭示密钥。 * **方法论：** 实现选择函数和位级划分。 * **信号处理：** 应用 **高斯滤波器** (`gaussian_filter1d`) 和 **中值滤波器** (`medfilt`) 来清理功耗轨迹并提高信噪比。 ## 🛠️ 技术栈 * **语言：** Python 3 * **库：** * `NumPy`：用于高性能数组操作。 * `Matplotlib`：用于可视化功耗轨迹和相关性结果。 * `SciPy`：用于统计分析和信号处理。 * `Cryptography`：用于处理 AES 原语和密文验证。 ## 📁 仓库结构 * `CPA_Notebook.ipynb`：相关性功耗分析的详细演示与实现。 * `DPA_notebook.ipynb`：差分功耗分析的分步实现。 *作为 TU Berlin 硬件安全课程的一部分开发。*

标签：AES, NoSQL, NumPy, Python, SciPy, 云资产清单, 侧信道攻击, 信号处理, 密码学, 密钥恢复, 差分功率分析, 手动系统调用, 无后门, 汉明重量, 相关功率分析, 硬件安全, 网络安全, 能量分析, 逆向工具, 逆向工程, 隐私保护