针对在能量分析攻击中有噪声的存在、攻击效率不高、攻击成功需要采集大量的能量曲线等问题,提出自适应滤波应用在能量分析攻击中滤除噪声来提高攻击效率.以在ATmega 16上运行的AES-128算法的密钥为攻击目标,使用最小均方误差(LMS)自适应滤波器、变系数变步长S型(Sigmoid函数)LMS自适应滤波器及卡尔曼滤波器对原始数据进行滤波,使用相关能量分析(CPA)对原始数据及滤波后的数据进行攻击.实验结果表明,3种滤波后的数据与原始数据相比,正确密钥CPA的相关系数均有不同程度提高,正确密钥与错误密钥的区分程度增大,而且减少了完全猜出正确密钥所需要的能量曲线的条数.攻击成功所需要能量曲线的条数与原始数据相比,卡尔曼滤波后减少了21.5％,LMS自适应滤波后减少了56.3％,变系数S型LMS自适应滤波后减少了60.3％.自适应滤波方法能够明显提高CPA攻击的效率.
攻击效率 最小均方误差自适应滤波 变系数变步长S型最小均方误差自适应滤波器 相关能量分析 卡尔曼滤波器