代數(shù)及故障分析的輕量級密碼算法技術(shù)畢業(yè)論文【附代碼】

基于代數(shù)及故障分析的輕量級密碼算法技術(shù)研究主要內(nèi)容：本研究將探討輕量級密碼算法的代數(shù)模型及故障分析技術(shù)。首先，介紹輕量級密碼算法的重要性及其應用領域。接著，提出一種基于代數(shù)的故障分析方法，以提高密碼算法的安全性。研究將通過實驗驗證所提技術(shù)的有效性，并與傳統(tǒng)方法進行比較。希望本研究能為輕量級密碼算法的安全性提升提供新的策略與思路。文檔說明：本文闡述了輕量級密碼算法、S盒分解、代數(shù)故障分析、持續(xù)故障分析、硬件木馬、核心的解決方案，涵蓋了其主要設計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示?；诖鷶?shù)及故障分析的輕量級密碼算法技術(shù)研究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準確性，實驗驗證了其在不同應用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關的參考文獻，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團隊。核心思路隨著新一代信息網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，逐步形成了人與人、人與物、物與物之間的廣泛互聯(lián)網(wǎng)絡。然而隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推行，大量包含私人信息的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)被悄無聲息地傳播，保證物聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下的信息安全成為了亟待解決的重難點問題。由于面向傳統(tǒng)信息通信系統(tǒng)的加密算法不適用于物聯(lián)網(wǎng)中資源受限等環(huán)境，因此輕量級密碼算法應運而生，解決了普適設備在速度、面積和功耗上的限制問題，自問世后被廣泛應用于各種場景中。研究輕量級密碼算法的安全性問題關乎整個物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的信息安全。本論文以輕量級密碼算法作為研究對象，圍繞“代數(shù)旁路分析、代數(shù)故障分析、持續(xù)故障分析、故障注入技術(shù)”四個視角展開研究，從攻擊者的角度給出了高效的旁路分析方案。本文的貢獻與創(chuàng)新主要有:（1）針對GIFT64128和SKINNY6464兩種新型輕量級密碼算法，提出了基于漢明重泄漏的代數(shù)旁路分析和代數(shù)故障分析方法。通過實驗分析了不同泄漏條件下的密鑰恢復時間、密鑰剩余熵等參數(shù)之間的關系，實驗結(jié)果表明，在明密文已知的條件下，6輪連續(xù)S盒漢明重泄漏即可在極短時間內(nèi)恢復GIFT64128算法全部主密鑰;通過引入代數(shù)故障分析技術(shù)，使用較少的故障數(shù)量實現(xiàn)了對GIFT64128和SKINNY6464算法的密鑰恢復，與差分故障分析方法相比，采用的故障數(shù)量更少，攻擊效率更高。（2）針對輕量級密碼算法代數(shù)故障分析中S盒代換操作的代數(shù)方程建立方式，提出了基于S盒降冪和S盒分解的代數(shù)故障分析方法，實現(xiàn)了代數(shù)解析器求解速度的提升，提高了攻擊效率。本文首先對PRESENT6080和SKINNY6464算法進行了基于S盒降冪的代數(shù)故障分析，通過對S盒代數(shù)方程組進行降冪處理，使用4個二次型方程即可表示S盒輸入輸出之間的關系，而傳統(tǒng)的代數(shù)故障分析中需要引入三次型變量才能實現(xiàn)對S盒的代數(shù)化。實驗結(jié)果表明在相同的故障攻擊背景下求解速度優(yōu)于傳統(tǒng)的代數(shù)故障分析方案;引入S盒分解技術(shù)將輕量級密碼算法中常見的三次型S盒轉(zhuǎn)化為兩個二次型S盒，優(yōu)化代數(shù)方程組中的三次型變量，引入二次型方程組實現(xiàn)了S盒的代數(shù)化。本文將該方法應用到多種輕量級密碼算法中，求解效率均得到相應的提升，尤其是對SKINNY6464算法的提升效果最佳。傳統(tǒng)的代數(shù)故障分析方法使用4個故障在一個小時內(nèi)實現(xiàn)SKINNY6464算法全部密鑰恢復的成功率僅為36%，而經(jīng)過S盒分解后只需要1個故障即可在短時間內(nèi)實現(xiàn)全部密鑰的求解，通過引入S盒分解技術(shù)，減少了SKINNY6464算法代數(shù)故障分析對故障數(shù)量的需求。（3）針對SKINNY6464算法在持續(xù)故障模型下所需故障樣本數(shù)量多，求解速度慢等問題提出了兩種基于S盒分解的代數(shù)持續(xù)故障分析方法。當明密文已知時，將加密過程轉(zhuǎn)化為代數(shù)方程組的形式，同時結(jié)合S盒分解技術(shù)減少代數(shù)方程組的復雜度，至少使用11個故障樣本即可在較短時間內(nèi)完成對SKINNY6464算法的密鑰求解。在唯密文條件下，通過將S盒分解技術(shù)和約束條件相結(jié)合，使用10個故障樣本即可完成SKINNY6464算法全部主密鑰的恢復，與增強型持續(xù)故障分析相比，故障數(shù)量減少了100余倍。（4）針對輕量級密碼算法GIFT64128設計了在單片機和FPGA平臺上兩種低成本故障注入方案?；陔妷汗收献⑷肜碚摚O計了一種單片機平臺上的過壓毛刺故障注入方案，實現(xiàn)了在GIFT64128算法特定輪的關鍵路徑注入故障。根據(jù)該故障的特性提出了一種基于寄存器跳過的故障利用方法，使用10個故障樣本即可在短時間內(nèi)完成GIFT64128算法全部主密鑰的恢復，求解成功率為100%，這種基于關鍵路徑跳過的故障模型與單比特故障和半字節(jié)故障模型相比，需要的故障數(shù)量更少，求解速度更快;基于時序狀態(tài)機設計了一種針對FPGA平臺的硬件木馬故障注入方案，實現(xiàn)了對GIFT64128算法的多次單比特故障注入，采用代數(shù)故障分析技術(shù)最終實現(xiàn)了全部密鑰的恢復，這種故障注入方案與其他方案相比具有精度高、成本低等特點。本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流。可訪問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%基于代數(shù)及故障分析的輕量級密碼算法技術(shù)研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=354;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=354;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=354;%訓練網(wǎng)絡forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=354;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=354;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應用本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進及應用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機器學習和深度學習分類與預測2.1機器學習和深度學習分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.2SVM支持向量機分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.6RF隨機森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.9LSTM長短時記憶網(wǎng)絡分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13SCN隨機配置網(wǎng)絡模型分類2.1.14RELM魯棒極限學習機分類2.1.15KELM混合核極限學習機分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.18DELM深度學習極限學習機分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.1.20ELM極限學習機分類2.1.21OVO多分類支持向量機2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡分類2.2機器學習和深度學習預測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預測2.2.2ANFIS自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.4BF粒子濾波預測2.2.5DKELM回歸預測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡預測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.8GMM高斯混合模型預測2.2.9GMDN預測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機預測2.2.13RELM魯棒極限學習機預測2.2.14RF隨機森林預測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.17RVM相關向量機預測2.2.18SVM支持向量機預測2.2.19TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.20XGBoost回歸預測2.2.21模糊預測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預測2.2.24Prophet模型時間序列預測2.2.25LightGBM回歸預測2.2.26ARIMA-GARCH組合預測2.2.27深度多層感知機預測2.2.28Transformer時間序列預測2.2.29Seq2Seq模型預測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預測2.2.31自編碼器預測2.2.32LMS最小均方算法預測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.34BLS寬度學習神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡預測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡預測2.2.38DELM深度學習極限學習機預測2.2.39LSTM長短時記憶網(wǎng)絡預測2.2.40模型集成預測2.2.41高維數(shù)據(jù)預測2.2.42多變量時間序列預測2.3機器學習和深度學習實際應用預測CPI指數(shù)預測PM2.5濃度預測SOC預測產(chǎn)量預測車位預測蟲情預測帶鋼厚度預測電池健康狀態(tài)預測電力負荷預測房價預測腐蝕率預測故障診斷預測光伏功率預測軌跡預測航空發(fā)動機壽命預測匯率預測混凝土強度預測加熱爐爐溫預測價格預測交通流預測居民消費指數(shù)預測空氣質(zhì)量預測糧食溫度預測氣溫預測清水值預測失業(yè)率預測用電量預測運輸量預測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預測員工離職預測網(wǎng)絡入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預測自然災害預測圖像分割預測視頻行為預測心電異常預測腦電波分類汽車故障預測智能家居用電量預測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運運輸問題4.4機器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協(xié)同任務4.6.8無人機任務分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關鍵詞檢測5.15語音身份驗證5.16語音情緒轉(zhuǎn)換5.17語音喚醒詞檢測5.18語音轉(zhuǎn)寫5.19聲紋識別5.20語音分類5.21語音降噪算法6元胞自動機方面6.1元胞自動機