144_侧信道攻击与功耗分析技术：从物理信息泄漏到安全评估的实战指南——从原理分析到防御策略的系统教程

引言

在当今数字化时代，密码学算法和安全协议在理论上可能是安全的，但实际实现中可能通过各种物理渠道泄露信息，这些信息可被用于破解密码系统。侧信道攻击（Side-Channel Attack，SCA）正是利用这种物理信息泄漏来获取敏感数据的技术手段。

侧信道攻击已成为硬件安全领域的重要研究方向，尤其在智能卡、密码设备和嵌入式系统安全评估中具有重要应用。本教程将全面介绍侧信道攻击的基本原理、主要类型、分析方法以及防御策略，帮助读者深入理解这一复杂但重要的安全研究领域。

为什么侧信道攻击如此重要？

侧信道攻击之所以重要，主要基于以下原因：

• 理论与实践的差距：即使密码算法在理论上是安全的，其物理实现仍可能存在安全漏洞
• 攻击效率高：与数学破解相比，侧信道攻击通常更高效、成本更低
• 隐蔽性强：许多侧信道攻击难以被传统安全机制检测
• 广泛适用性：从智能卡到服务器，几乎所有计算设备都可能受到侧信道攻击
• 安全评估价值：侧信道分析是评估硬件安全的重要手段

本教程的学习路径

本教程采用系统教学方法，按照以下路径进行讲解：

1. 基础概念：了解侧信道攻击的基本原理和分类
2. 功耗分析：深入学习功耗分析攻击的方法和技术
3. 其他侧信道：探索电磁分析、时间分析等其他侧信道攻击方法
4. 防御策略：学习如何设计和实现侧信道防御措施
5. 实战应用：通过案例分析和实践指南，掌握侧信道分析的实际应用

让我们开始这段侧信道攻击与防御的学习之旅吧！

第一章 侧信道攻击基础原理

1.1 侧信道攻击的基本概念

侧信道攻击是一种利用密码系统的物理实现过程中产生的信息泄漏来破解密码的攻击方法。

1.1.1 侧信道攻击的定义与特点

侧信道攻击的核心思想是：密码算法的物理实现会产生与处理数据相关的物理现象，这些物理现象包含了关于密钥或敏感数据的信息。

侧信道攻击具有以下特点：

• 非侵入性：通常不需要修改或损坏目标设备
• 信息泄露：利用设备正常运行过程中的物理信息泄漏
• 与实现相关：针对特定实现而非算法本身
• 高效性：在许多情况下，比数学破解更高效
• 隐蔽性：难以被传统安全机制检测

1.1.2 侧信道信息的来源

侧信道信息主要来源于以下几个方面：

1. 功耗信息：
   • 设备在运行过程中的功耗变化
   • 与处理的数据位模式相关
   • 包括动态功耗和静态功耗
2. 电磁辐射：
   • 电子元件在工作时产生的电磁辐射
   • 辐射强度和频率与电路活动相关
   • 可通过特殊设备接收和分析
3. 时间信息：
   • 算法执行的时间差异
   • 条件分支、缓存访问等引起的时间变化
   • 可通过精确计时测量
4. 声学信息：
   • 设备运行时产生的声音
   • 硬盘、风扇等机械部件的声音
   • 甚至可以是CPU的高频噪声
5. 光学信息：
   • 屏幕显示的闪烁或变化
   • LED指示灯的状态变化
   • 某些设备的光发射

1.1.3 侧信道攻击的历史发展

侧信道攻击虽然在近年来才得到广泛关注，但其历史可以追溯到更早：

• 1940年代：二战期间，英国布莱切利园的密码分析人员已经开始利用恩尼格玛机(Enigma)的物理特性进行攻击
• 1996年：Paul Kocher首次提出了时间侧信道攻击，成功破解了RSA等公钥密码系统
• 1999年：Kocher、Jaffe和Jun提出了差分功耗分析(DPA)，这是侧信道攻击的重大突破
• 2000年代初：电磁分析(EMA)和相关功耗分析(CPA)等技术相继发展起来
• 2010年代：针对智能卡、移动设备和云服务器的新型侧信道攻击不断涌现
• 2020年代：随着物联网和嵌入式设备的普及，侧信道攻击的研究和应用更加广泛

1.2 侧信道攻击的分类

侧信道攻击可以根据多种标准进行分类，以下是几种常见的分类方式：

1.2.1 按信息来源分类

1. 功耗分析攻击(Power Analysis)：
   • 简单功耗分析(SPA)：直接观察功耗曲线
   • 差分功耗分析(DPA)：利用统计方法分析功耗差异
   • 相关功耗分析(CPA)：利用相关性分析
   • 高阶功耗分析：抵抗一阶防御的高级攻击
2. 电磁分析攻击(Electromagnetic Analysis)：
   • 简单电磁分析(SEMA)：直接观察电磁辐射
   • 差分电磁分析(DEMA)：利用统计方法分析电磁差异
   • 相关电磁分析(CEMA)：利用相关性分析
3. 时间分析攻击(Timing Analysis)：
   • 基于指令执行时间的攻击
   • 基于缓存访问时间的攻击
   • 基于分支预测的攻击
4. 故障注入攻击(Fault Injection)：
   • 时钟故障注入
   • 电压故障注入
   • 激光故障注入
   • 电磁脉冲故障注入
5. 声学分析攻击(Acoustic Analysis)：
   • 基于设备噪声的攻击
   • 基于键盘声音的攻击

1.2.2 按攻击复杂度分类

1. 一阶攻击(First-Order Attack)：
   • 直接利用单次侧信道信息
   • 相对简单，容易实施
   • 例如基本的SPA和SPA
2. 高阶攻击(Higher-Order Attack)：
   • 结合多次侧信道信息
   • 更复杂，需要更多的数据处理
   • 用于抵抗一阶防御措施

1.2.3 按攻击目标分类

1. 针对对称加密算法的攻击：
   • DES、AES等算法的密钥恢复
   • 通常利用S盒等非线性操作的信息泄漏
2. 针对非对称加密算法的攻击：
   • RSA、ECC等算法的密钥恢复
   • 通常利用模幂运算或标量乘法的信息泄漏
3. 针对哈希函数的攻击：
   • 破解消息认证码(MAC)
   • 针对特定实现的攻击
4. 针对随机数生成器的攻击：
   • 预测随机数序列
   • 破坏密码系统的随机性

1.3 侧信道攻击的数学基础

侧信道攻击通常涉及统计分析和信息论的知识，以下介绍一些基本的数学概念。

1.3.1 信息论基础

信息论为分析侧信道攻击提供了理论框架：

• 熵(Entropy)：衡量系统不确定性的度量
• 互信息(Mutual Information)：衡量两个随机变量之间的依赖程度
• 条件熵(Conditional Entropy)：在已知一个随机变量的情况下，另一个随机变量的不确定性

侧信道攻击本质上是通过观察物理泄漏信息来减少关于密钥的不确定性。

1.3.2 统计分析方法

统计分析是侧信道攻击的核心技术之一：

1. 相关性分析(Correlation Analysis)：
   • 计算物理泄漏与假设密钥相关的中间值之间的相关系数
   • 最大相关系数对应的假设密钥即为正确密钥
2. 回归分析(Regression Analysis)：
   • 建立物理泄漏与数据处理之间的函数关系
   • 用于预测和分析侧信道行为
3. 主成分分析(PCA)：
   • 降维技术，用于处理高维侧信道数据
   • 提取最重要的特征，减少计算复杂度
4. 支持向量机(SVM)：
   • 机器学习技术，用于分类和模式识别
   • 在侧信道攻击中用于区分不同的密钥假设

1.3.3 功耗模型

功耗模型描述了电路功耗与数据处理之间的关系：

1. 汉明重量模型(Hamming Weight Model)：
   • 假设功耗与数据的汉明重量(1的位数)成正比
   • 简单且广泛使用
2. 汉明距离模型(Hamming Distance Model)：
   • 假设功耗与数据变化的汉明距离成正比
   • 适用于动态功耗分析
3. 实际功耗模型(Real Power Model)：
   • 基于实际测量和校准的模型
   • 更准确但更复杂

1.4 侧信道攻击的防御概述

在了解侧信道攻击的基本原理后，我们也需要了解基本的防御策略：

1.4.1 设计层面防御

1. 掩码(Masking)技术：
   • 将敏感数据与随机掩码结合
   • 使侧信道信息与原始数据无关
2. 混淆(Shuffling)技术：
   • 打乱操作的执行顺序
   • 破坏侧信道信息与数据处理的时序关系
3. 平衡电路设计：
   • 设计功耗与数据无关的逻辑电路
   • 例如差分逻辑和绝热逻辑

1.4.2 实现层面防御

1. 噪声注入：
   • 在电路中注入随机噪声
   • 增加侧信道分析的难度
2. 功耗平滑：
   • 设计恒定功耗的电路
   • 减少功耗波动
3. 物理屏蔽：
   • 使用电磁屏蔽材料
   • 减少电磁辐射泄漏

1.4.3 算法层面防御

1. 恒定时间算法：
   • 确保算法执行时间与输入数据无关
   • 抵抗时间攻击
2. 安全实现：
   • 避免使用可能导致侧信道泄漏的操作
   • 例如避免基于秘密数据的条件分支

第二章 功耗分析攻击技术详解

2.1 功耗分析基础

功耗分析是侧信道攻击中最常用和最有效的方法之一，基于设备在执行密码运算时的功耗变化。

2.1.1 功耗分析的基本原理

功耗分析基于以下基本假设：

• 数字电路的功耗与处理的数据相关
• 功耗随时间的变化曲线（称为功耗轨迹）包含了关于密钥或敏感数据的信息
• 通过分析功耗轨迹，可以提取出隐藏的敏感信息

2.1.2 功耗测量系统

进行功耗分析需要专业的测量设备：

1. 电流探头：
   • 用于测量设备的电流消耗
   • 有交流耦合和直流耦合两种类型
   • 带宽应足够高，通常需要几百MHz
2. 数字示波器：
   • 用于采集和显示功耗轨迹
   • 采样率应足够高，通常需要GS/s级别
   • 存储深度应足够大，以记录完整的运算过程
3. 前置放大器：
   • 放大微弱的电流信号
   • 提高信噪比
4. 参考电阻：
   • 串联在目标设备的电源线上
   • 通过测量其电压降来计算电流
5. 控制和分析软件：
   • 控制测量设备
   • 采集、存储和分析功耗数据

2.1.3 功耗分析的类型

功耗分析可以分为多种类型，根据分析方法和复杂度的不同：

1. 简单功耗分析(SPA)：
   • 直接观察单个功耗轨迹
   • 寻找明显的模式或特征
   • 适用于具有明显数据依赖的简单实现
2. 差分功耗分析(DPA)：
   • 利用统计方法分析多个功耗轨迹
   • 通过比较不同输入下的功耗差异
   • 可以提取微弱的信号
3. 相关功耗分析(CPA)：
   • 利用相关性分析
   • 计算功耗与假设中间值之间的相关系数
   • 是目前最常用的功耗分析方法之一
4. 模板攻击(Template Attack)：
   • 建立功耗与数据之间的统计模型
   • 使用机器学习技术进行分类
   • 精度高，但需要先验知识

2.2 简单功耗分析(SPA)

简单功耗分析是最直接的功耗分析方法，通过观察单个功耗轨迹来获取信息。

2.2.1 SPA的基本原理

SPA基于以下观察：

• 许多密码算法的不同操作具有不同的功耗特征
• 例如，在RSA实现中，模乘和模平方操作通常有不同的功耗曲线
• 通过观察这些不同的功耗模式，可以推断出密钥的位值

2.2.2 SPA的实施步骤

1. 准备工作：
   • 连接测量设备和目标设备
   • 配置测量参数（采样率、电压范围等）
2. 功耗轨迹采集：
   • 执行密码算法
   • 同时记录功耗轨迹
3. 轨迹分析：
   • 观察功耗轨迹中的特征模式
   • 识别与特定操作对应的功耗变化
4. 密钥提取：
   • 根据功耗模式推断密钥位值
   • 验证推断结果

2.2.3 SPA攻击实例

以RSA算法的简单实现为例：

1. RSA算法的功耗特征：
   • 在简单的RSA实现中，密钥的每一位决定是否执行模乘操作
   • 如果密钥位为1，执行模乘和模平方
   • 如果密钥位为0，只执行模平方
   • 模乘操作通常比模平方操作消耗更多的功耗
2. SPA攻击过程：
   • 采集RSA解密过程的功耗轨迹
   • 观察功耗轨迹中每个密钥位处理阶段的模式
   • 有明显功耗峰值的位置对应密钥位1
   • 没有明显功耗峰值的位置对应密钥位0
3. 防御措施：
   • 使用恒时算法，确保无论密钥位是0还是1，都执行相同的操作
   • 添加随机化操作，隐藏真实的操作模式
   • 使用功耗平衡的电路设计

2.3 差分功耗分析(DPA)

差分功耗分析是一种更强大的功耗分析方法，利用统计分析来提取微弱的信号。

2.3.1 DPA的基本原理

DPA基于以下原理：

• 即使单个功耗轨迹中的信息难以直接观察，但通过分析大量轨迹的统计特性，可以提取出与密钥相关的信息
• 对于每个可能的密钥位，将功耗轨迹分为两组：一组假设密钥位为0，另一组假设密钥位为1
• 计算两组轨迹的平均功耗差异
• 如果假设的密钥位正确，差异将显著大于噪声水平

2.3.2 DPA的实施步骤

1. 准备工作：
   • 确定攻击目标（如特定S盒的输出位）
   • 准备足够数量的输入数据
2. 功耗轨迹采集：
   • 对每个输入数据执行密码算法
   • 同时记录对应的功耗轨迹
   • 通常需要几百到几千条轨迹
3. 轨迹分组：
   • 对于每个可能的密钥假设，根据中间值的某一位将轨迹分组
   • 例如，假设中间值的第i位为0或1
4. 差分计算：
   • 计算每组轨迹的平均功耗
   • 计算两组平均功耗的差异
5. 密钥确定：
   • 观察差分轨迹中的峰值
   • 产生明显峰值的密钥假设即为正确密钥

2.3.3 DPA攻击实例

以AES算法为例：

1. AES的功耗特征：
   • 第一轮S盒操作是一个很好的攻击点
   • S盒是AES中唯一的非线性操作，通常有明显的功耗泄漏
2. DPA攻击过程：
   • 选择AES第一轮的第一个S盒作为攻击目标
   • 采集大量不同明文输入下的AES加密功耗轨迹
   • 对于每个可能的密钥字节（0-255），计算：
     • 使用假设密钥解密S盒输出的第一位
     • 根据解密结果将轨迹分为两组
     • 计算两组的平均功耗差异
   • 正确密钥对应的差分轨迹将在S盒操作的时间点出现明显峰值
3. 攻击复杂度：
   • 需要正确选择中间值和攻击点
   • 需要足够数量的功耗轨迹以降低噪声影响
   • 计算复杂度与密钥空间和轨迹数量相关

2.4 相关功耗分析(CPA)

相关功耗分析是DPA的一种改进方法，使用相关性分析来提高攻击效率。

2.4.1 CPA的基本原理

CPA基于以下原理：

• 电路功耗与处理数据之间存在某种函数关系
• 通常使用汉明重量模型或汉明距离模型来描述这种关系
• 对于每个可能的密钥假设，计算功耗与假设中间值功耗模型之间的相关系数
• 最大相关系数对应的密钥假设即为正确密钥

2.4.2 CPA的实施步骤

1. 准备工作：
   • 确定攻击目标和中间值
   • 选择合适的功耗模型
   • 准备足够数量的输入数据
2. 功耗轨迹采集：
   • 对每个输入数据执行密码算法
   • 同时记录对应的功耗轨迹
3. 假设值计算：
   • 对于每个可能的密钥假设，计算对应的中间值
   • 根据功耗模型计算中间值的预期功耗
4. 相关性计算：
   • 计算实际功耗与预期功耗之间的相关系数
   • 对每个时间点和每个密钥假设进行计算
5. 密钥确定：
   • 找出最大相关系数对应的密钥假设
   • 验证结果的一致性

2.4.3 CPA与DPA的比较

CPA相比DPA具有以下优势：

• 更高的效率：通常需要更少的轨迹即可成功
• 更好的噪声抵抗：相关性分析对噪声更不敏感
• 更灵活的功耗模型：可以使用更复杂、更准确的功耗模型
• 更精确的密钥确定：相关系数提供了明确的密钥正确性指标

2.4.4 CPA攻击实例

以AES算法为例：

1. 攻击点选择：
   • 选择AES第一轮的S盒输出作为攻击目标
   • 假设功耗与S盒输出的汉明重量成正比
2. CPA攻击过程：
   • 采集大量不同明文输入下的AES加密功耗轨迹
   • 对于每个可能的密钥字节（0-255），计算：
     • 使用假设密钥和明文输入计算S盒输出
     • 计算S盒输出的汉明重量
     • 计算实际功耗与汉明重量之间的相关系数
   • 正确密钥对应的相关系数将在S盒操作的时间点达到最大值
3. 优化技巧：
   • 对功耗轨迹进行预处理（如滤波、对齐）以提高信噪比
   • 使用更复杂的功耗模型，如考虑转换活动（汉明距离）
   • 针对多个时间点进行相关性分析，提高成功率

2.5 高阶功耗分析

高阶功耗分析是针对实施了一阶防御措施（如掩码）的系统的高级攻击技术。

2.5.1 高阶功耗分析的基本原理

一阶防御措施（如掩码）试图隐藏敏感数据与功耗之间的直接关系，但可能在高阶统计特性中留下信息。高阶功耗分析通过结合多个功耗样本的统计特性来提取这些信息。

2.5.2 高阶功耗分析的类型

1. 二阶差分功耗分析：
   • 结合两个时间点的功耗信息
   • 可以破坏一阶掩码的保护
2. 高阶相关功耗分析：
   • 扩展CPA到高阶统计特性
   • 使用多维相关性分析
3. 模板攻击：
   • 建立复杂的统计模型
   • 可以处理高阶掩码方案

2.5.3 高阶功耗分析的实施步骤

以二阶CPA为例：

1. 准备工作：
   • 确定两个攻击点，通常是与同一敏感操作相关的不同时间点
   • 假设系统使用了一阶掩码
2. 功耗轨迹采集：
   • 采集大量功耗轨迹
   • 需要比一阶攻击更多的轨迹
3. 组合功耗样本：
   • 对每条轨迹，从两个时间点提取功耗样本
   • 根据不同的组合函数（如乘积、和、差）生成组合样本
4. 相关性分析：
   • 使用组合样本与假设中间值进行相关性分析
   • 最大相关系数对应的密钥假设即为正确密钥

2.5.4 高阶功耗分析的防御

防御高阶功耗分析的主要方法包括：

• 使用更高阶的掩码：增加攻击的复杂度
• 随机化执行顺序：破坏功耗样本之间的相关性
• 增加噪声：提高攻击所需的轨迹数量
• 物理保护：使用屏蔽和隔离技术减少信息泄漏

第三章 其他侧信道攻击技术

3.1 电磁分析攻击

电磁分析（Electromagnetic Analysis，EMA）是另一种重要的侧信道攻击技术，利用设备产生的电磁辐射来获取信息。

3.1.1 电磁分析的基本原理

电磁分析基于以下观察：

• 电子电路在工作时会产生电磁辐射
• 辐射的强度、频率和相位与电路活动相关
• 通过捕获和分析这些电磁辐射，可以提取出与密钥或敏感数据相关的信息

电磁分析与功耗分析类似，但具有以下优势：

• 非侵入性更强：通常不需要直接接触设备
• 空间分辨率更高：可以定位到特定的电路元件
• 可能捕获更丰富的信息：电磁辐射包含了电路活动的细节

3.1.2 电磁分析的设备

进行电磁分析需要以下设备：

1. 电磁探头：
   • 用于捕获电磁辐射
   • 有多种类型，如环形探头、近场探头、磁性探头等
   • 不同类型的探头适用于不同频率范围和应用场景
2. 频谱分析仪：
   • 用于分析电磁辐射的频率特性
   • 可以显示频谱图和信号强度
3. 数字示波器：
   • 用于捕获时域电磁信号
   • 需要足够高的采样率和带宽
4. 前置放大器：
   • 放大微弱的电磁信号
   • 提高信噪比
5. 屏蔽室：
   • 减少环境电磁噪声的干扰
   • 提高测量的准确性

3.1.3 电磁分析的类型

电磁分析可以分为以下几种类型：

1. 简单电磁分析(SEMA)：
   • 直接观察电磁辐射信号
   • 寻找明显的模式或特征
2. 差分电磁分析(DEMA)：
   • 利用统计方法分析多个电磁辐射样本
   • 类似于DPA，但针对电磁辐射
3. 相关电磁分析(CEMA)：
   • 利用相关性分析
   • 类似于CPA，但针对电磁辐射
4. 定位电磁分析(Locational EMA)：
   • 使用高精度探头定位特定的电路元件
   • 分析该元件的电磁辐射

3.1.4 电磁分析的防御措施

防御电磁分析攻击的主要措施包括：

• 电磁屏蔽：使用屏蔽材料封装设备
• 电磁干扰：产生噪声信号，掩盖有用信息
• 电路布局优化：减少电磁辐射
• 平衡设计：使用差分信号和平衡电路

3.2 时间分析攻击

时间分析攻击是利用密码算法执行时间的差异来获取信息的攻击方法。

3.2.1 时间分析的基本原理

时间分析基于以下观察：

• 许多密码算法的执行时间与处理的数据相关
• 例如，基于密钥的条件分支、循环迭代次数等会导致执行时间的差异
• 通过精确测量执行时间，可以推断出关于密钥或敏感数据的信息

3.2.2 时间分析的类型

1. 指令执行时间分析：
   • 基于单条或多条指令的执行时间
   • 例如，乘法指令和加法指令的执行时间差异
2. 分支预测时间分析：
   • 利用CPU的分支预测机制
   • 例如，Spectre和Meltdown等漏洞利用了分支预测的时间差异
3. 缓存时间分析：
   • 基于缓存访问时间的差异
   • 缓存命中和缓存未命中的访问时间不同

3.2.3 时间分析的实施步骤

以RSA算法的模幂运算为例：

1. 观察执行时间：
   • 测量不同输入下RSA运算的执行时间
   • 记录时间与输入的关系
2. 模式识别：
   • 分析执行时间的分布和模式
   • 寻找与密钥位相关的时间特征
3. 密钥推断：
   • 根据时间模式推断密钥位值
   • 验证推断结果

3.2.4 时间分析的防御措施

防御时间分析攻击的主要措施包括：

• 恒定时间算法：确保算法执行时间与输入数据无关
• 随机延迟：添加随机延迟，掩盖真实的执行时间
• 缓存刷新：定期刷新缓存，减少缓存攻击的可能性
• 预计算：预先计算可能的结果，减少实际计算时间

3.3 故障注入攻击

故障注入攻击是一种主动式侧信道攻击，通过向目标设备注入故障来获取信息或绕过安全机制。

3.3.1 故障注入的基本原理

故障注入基于以下原理：

• 数字电路对环境变化敏感，如电压、温度、时钟等
• 故意引入异常的环境条件，可以导致电路产生错误的计算结果
• 分析这些错误结果，可以获取关于密钥或敏感数据的信息

3.3.2 故障注入的方法

1. 时钟故障注入：
   • 改变时钟频率或注入额外的时钟脉冲
   • 导致时序错误和计算错误
2. 电压故障注入：
   • 改变电源电压（过高或过低）
   • 导致电路功能异常
3. 激光故障注入：
   • 使用激光照射特定的电路区域
   • 局部加热或电离，导致位翻转或功能错误
4. 电磁脉冲故障注入：
   • 产生强电磁脉冲
   • 干扰电路的正常工作
5. 温度故障注入：
   • 改变设备的工作温度
   • 影响电路的性能和可靠性

3.3.3 故障注入攻击的实例

以AES算法为例的故障注入攻击：

1. 故障模型：
   • 假设在AES加密的最后一轮注入故障，导致某几个字节错误
   • 分析正确密文和错误密文之间的关系
2. 攻击过程：
   • 对同一个明文执行多次加密
   • 在最后一轮注入故障，获取错误密文
   • 使用正确密文和错误密文恢复最后一轮的子密钥
   • 从最后一轮子密钥推导出主密钥
3. 攻击复杂度：
   • 需要精确控制故障注入的时间和位置
   • 需要多次尝试以获取足够的错误样本
   • 分析复杂度与故障模型相关

3.3.4 故障注入的防御措施

防御故障注入攻击的主要措施包括：

• 冗余计算：执行多次计算并比较结果
• 错误检测码：使用校验和、CRC等错误检测机制
• 物理保护：使用防护外壳、传感器等
• 监控系统：检测异常的环境条件
• 安全启动：确保设备从可信状态启动

3.4 声学分析攻击

声学分析是一种利用设备产生的声音来获取信息的侧信道攻击方法。

3.4.1 声学分析的基本原理

声学分析基于以下观察：

• 电子设备在工作时会产生声波（可听或不可听）
• 这些声波包含了设备活动的信息
• 通过分析这些声波，可以提取出关于处理数据的信息

3.4.2 声学分析的方法

1. 键盘声学分析：
   • 分析键盘按键的声音
   • 可以识别用户输入的内容
2. 硬盘声学分析：
   • 分析硬盘读写头的机械运动声音
   • 可以推断出访问的数据位置
3. CPU声学分析：
   • 分析CPU工作时产生的高频噪声
   • 可以获取关于指令执行的信息

3.4.3 声学分析的实施步骤

以键盘声学分析为例：

1. 数据采集：
   • 录制键盘按键的声音
   • 使用高灵敏度麦克风和录音设备
2. 特征提取：
   • 分析声音的频率、强度、持续时间等特征
   • 为每个按键建立声学特征模型
3. 模式识别：
   • 使用机器学习算法进行分类
   • 识别未知声音对应的按键
4. 文本恢复：
   • 结合语言模型和上下文信息
   • 恢复完整的输入文本

3.4.4 声学分析的防御措施

防御声学分析攻击的主要措施包括：

• 使用静音设备：选择噪声低的硬件设备
• 声学屏蔽：使用隔音材料或在噪声环境中使用设备
• 随机化操作：打乱操作的时序，破坏声学模式
• 加密输入：在设备内部立即加密敏感输入