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介绍了差分功耗分析和相关性功耗分析两种方法及其分析流程。以DES算法为研究对象,在自主研发的功耗分析平台上,实现了差分功耗分析攻击和相关性功耗分析攻击。对实验结果的对比分析发现,差分功耗分析对设备噪声不敏感,具有通用分析的能力,而相关性功耗分析具有低样本量的分析能力,对加密设备的威胁更大,但对设备噪声比较敏感。将两者嵌入功耗分析自动检测平台,可发挥两种分析方法各自的优势,提高平台普适性和攻击效率。 相似文献
72.
抗功耗分析攻击的椭圆曲线梳状优化算法 总被引:4,自引:2,他引:2
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。 相似文献
73.
面对众多的时域功耗攻击方法和近年来陆续提出的频域功耗攻击方法,以高级加密标准(Advanced En—cryption Standard,AES)密码算法为研究对象,对效用较强的相关功耗攻击方法在时域和频域的攻击效果进行了对比分析。以STC90C58AD微控制器为硬件仿真平台采集相同密钥随机明文的AES密码算法功耗曲线,考虑功耗曲线在时域上对齐与否,分别实施时域相关功耗攻击和频域相关功耗攻击。结果显示:功耗曲线在时域对齐情况下,时域相关功耗攻击比频域相关功耗攻击在恢复AES算法完整的初始密钥所需样本量更少;反之,频域相关功耗攻击所需样本量更少,验证了频域相关功耗攻击能够解决时域相关功耗攻击中时间点不对齐的问题。说明功耗曲线有随机时间干扰的情况下适合选择频域相关功耗攻击,反之,选择时域相关功耗攻击更有利。 相似文献
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为合理进行超高性能混凝土(ultra-high performance concrete, UHPC)结构抗震非线性计算,提出了一种可模拟循环往复荷载作用下UHPC构件力学性能的拉压滞回本构模型。基于UHPC材料单调及重复轴压试验数据,在单调轴压本构模型的基础上,引入线性加卸载路径,建立了考虑钢纤维影响的UHPC重复受压本构模型。基于UHPC材料单调及重复轴拉试验数据,对应力软化型和应力硬化型的UHPC分别提出了双折线和三折线型的受拉应力-应变曲线,并建立了UHPC重复受拉本构模型。在重复受压和重复受拉本构模型的基础上,引入拉压传递机理,建立UHPC拉压滞回本构模型。基于OpenSees二次开发平台,采用文中所提拉压滞回本构模型对循环往复荷载下UHPC柱的力学性能进行计算,并与试验数据进行对比。结果表明:构建的UHPC拉压滞回本构模型可较好地模拟不同钢纤维掺量及不同轴压比下UHPC柱在循环往复荷载作用下的受力性能,可应用于UHPC结构抗震非线性分析。 相似文献
76.
高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging )数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征;同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共3个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征;然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取;最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。 相似文献
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80.
大庄铌稀土矿床赋存于双山碱性岩体中。岩石地球化学分析结果表明,岩体中SiO_2含量53.68%~57.80%,Al_2O_3含量19.17%~22.61%,Na_2O+K_2O含量10.95%~16.40%,A/NK比值1.38~1.83,分异指数(DI) 91.23%~96.33%,具有高分异、富硅和富碱特征,是典型的A型花岗岩。少量的霞石伟晶岩脉和晶洞的出现,说明含矿碱性正长岩的形成与岩浆—热液阶段有关。铌矿的富集与萤石、钠长石化密切相关,含矿碱性正长岩比无矿碱性正长岩分异程度高,该矿床属岩浆分异型矿床类型。矿床可利用的独立矿物主要为褐钇铌矿,富含钇族稀土元素,钽的含量较低,具有其独特性。矿石伴生稀土∑REE含量为791.24×10~(-6)~1 831.70×10~(-6),有一定的综合利用价值。 相似文献