Prezentarea PowerPoint pentru acest laborator poate fi găsită aici. Puteți lucra acest laborator folosind și platforma Google Colab, accesând acest link.

În acest laborator vom implementa un atac de tip side-channel denumit Correlation Power Analysis.

Pașii pentru realizarea atacului sunt următorii:

1. Se alege un target din algoritm pentru a fi atacat (în general output-ul unui S-box folosit de un block cipher – în cazul nostru fiind AES)
2. Se obține un număr mare de sample-uri de leakage de la target când acesta procesează diferite plaintext-uri
3. Se alege un model de leakage potrivit (de obicei hamming weight pentru valoarea target)
4. Pentru fiecare cheie posibilă (ex. toate valorile de la 0 la 255), se calculează Pearson's correlation coefficient dintre modelul estimat de leakage pentru cheia curentă și trace-urile de leakage
5. Se păstrează cheia pentru care se obține corelația maximă

Mai multe detalii vor fi prezentate la laborator.

Vom folosi biblioteca NumPy pentru realizarea de operații pe matrice în mod eficient și mult mai rapid decât cu funcțiile built-in din Python. Pentru realizarea graficelor, vom folosi matplotlib care are un API foarte asemanator cu cel din MATLAB/Octave.

Pentru acest laborator puteți folosi ca punct de pornire următorul schelet de cod: lab7.zip

Analizați fișierul lab7_cpa.py (sau lab7_cpa.ipynb) și plotați datele de leakage din fișierul simdata.npy, precum și corelația pentru prima cheie posibilă.

Calculați corelația pentru toate valorile posibile din cheie și plotați rezultatul corelației pentru fiecare cheie posibilă. Mai exact, folosiți comanda plt.plot(x, y) din Matplotlib, unde x este un vector ce reprezintă toate valorile posibile pentru cheie [0:255] și y este un vector ce conține corelația pentru fiecare cheie.

v = np.zeros(N)  # vector with N elements, initializing the elements with 0
v = np.empty(N)  # vector with N elements, without initializing the entries

Pentru evaluarea securității unui device împotriva atacurilor de tip side-channel, una dintre metodele cele mai folosite este success rate (SR), care măsoară cât de eficient este un atac. Pentru implementarea acestei metode folosiți următorii pași:

1. Rulați atacul pe diferite seturi de trace-uri (ex. R=50 de subseturi cu N trace-uri fiecare) și pentru fiecare atac determinați dacă cheia corectă (K) conduce la cea mai mare corelație.
2. Calculați success rate ca numărul de experimente în care cheia corectă conduce la corelație maxima împărțit la numărul total de experimente. $$SR = \frac{\#cheia\ corectă\ prima}{\#experimente}$$