【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及芯片数据分析，尤其涉及一种fpga芯片的商密能力检测方法及系统。
技术介绍
1、芯片数据分析主要涉及对芯片运行数据、结构数据以及各种性能指标进行分析和评估。通过对芯片数据的挖掘和建模，识别芯片的运行状态、优化其功能表现，并确保其安全性与可靠性。在芯片数据分析过程中，通常利用数据挖掘、统计建模、机器学习等技术手段，实现对芯片内部和外部数据的实时监测与评估，以便及时发现异常和潜在风险。
2、其中，fpga芯片的商密能力检测方法是基于fpga（现场可编程门阵列）芯片的商用密码应用能力检测技术，旨在评估和检测fpga芯片在密码学应用场景下的安全性和性能表现。通过商密能力检测，能够确定fpga芯片是否满足特定安全标准以及在不同商密算法下的适配度和性能。
3、现有技术在fpga芯片的商密能力检测中，难以及时检测并处理加密过程中潜在的安全隐患。例如，仅依靠固定的检测步骤来判定芯片在不同商密算法下的适配性和性能，容易遗漏因环境噪声或负载变化所产生的安全风险。此外，现有技术对于不同加密阶段的执行响应方面难以识别在各阶段因时间波动而产生的潜在安全问题，在商密运算中容易增加信息泄漏的风险。此外，当芯片在面对突发的输入特征波动时，由于受到外部信号干扰的影响也容易出现不稳定的情况。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种fpga芯片的商密能力检测方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种fpga
3、s1：基于密钥生成过程中实时采集的随机数据，对采集到的随机数据进行统计处理，根据概率分布计算信息位的熵值，生成熵值分布结果；
4、s2：基于所述熵值分布结果，分析熵值波动特性，在加密过程中根据概率参数信息在对应时间段内插入随机干扰信号，根据熵值变化调整插入频率和位置，生成动态熵值与干扰信号更新结果；
5、s3：基于所述动态熵值与干扰信号更新结果，调节干扰信号的强度和时序，对芯片执行期间的关键运算信号特征进行掩盖，生成干扰信号插入优化结果；
6、s4：参照所述干扰信号插入优化结果中的信号特征，采集正常工作状态下商密运算的响应时间数据，对加密算法的时间数据进行分类整理，并与关键时间段的响应时间进行对比分析，生成响应时间差异评估结果；
7、s5：基于所述响应时间差异评估结果，对加密过程中使用的输入数据逐步施加扰动，采集芯片在扰动特征下的输出响应数据，分析输入特征的变异对输出响应的影响，生成输入特征变异关联结果；
8、s6：基于所述输入特征变异关联结果，识别输入特征中导致芯片安全性降低的关键风险特征，根据关键风险特征调整输入扰动的参数以及干扰信号的插入位置和强度，生成fpga芯片商密能力检测优化结果。
9、本专利技术改进有，所述熵值分布结果包括信息位的概率分布、整体信息熵水平以及波动特性参数，所述动态熵值与干扰信号更新结果包括插入频率参数、位置选择规则以及时间段内干扰信号的更新强度，所述干扰信号插入优化结果包括功耗屏蔽优化参数、电磁干扰掩盖以及信号时序扰动配置，所述响应时间差异评估结果包括任务响应时间的范围参数、关键阶段的时间对比数据以及阶段性延迟特征分析，所述输入特征变异关联结果包括幅度变化关联参数、时序偏移影响系数以及噪声干扰响应信息，所述fpga芯片商密能力检测优化结果包括风险特征的识别参数、干扰信号的插入位置优化以及功耗与电磁掩盖调整。
10、本专利技术改进有，基于密钥生成过程中实时采集的随机数据，对采集到的随机数据进行统计处理，根据概率分布计算信息位的熵值，生成熵值分布结果的具体步骤如下：
11、s101：基于密钥生成过程中采集的电压波动数据、时钟抖动数据和热噪声数据，按信息位将数据分组，对每组数据逐位计算概率值，统计每个信息位的概率数据，生成信息位概率分布结果；
12、s102：基于所述信息位概率分布结果，根据每个信息位的概率数据分布，对信息位进行概率密度计算，得到初始熵值，通过设定加权因子，将信息位的概率数据按权重重新调整，合并权重调整后的熵值数据，获取信息位熵值集；
13、s103：基于所述信息位熵值集，对信息位熵值数据逐项累计，计算整体信息熵值，通过校验的方式确认整体熵值数据完整性，生成熵值分布结果。
14、本专利技术改进有，基于所述熵值分布结果，分析熵值波动特性，在加密过程中根据概率参数信息在对应时间段内插入随机干扰信号，根据熵值变化调整插入频率和位置，生成动态熵值与干扰信号更新结果的具体步骤如下：
15、s201：基于所述熵值分布结果，按周期将熵值数据传入缓冲区，采用滑动时间窗口对熵值数据分段更新，监测当前周期内熵值变化趋势，生成时间窗口熵值集；
16、s202：基于所述时间窗口熵值集，对比当前熵值数据与安全基准值，提取熵值波动的多频率区段，解析多频率区段的干扰信号插入频率和位置参数，获取干扰信号插入参数信息；
17、s203：基于所述干扰信号插入参数信息，在加密过程中逐周期调整干扰信号插入的频率与位置，实时监测熵值变化特征并进行信号更新，生成动态熵值与干扰信号更新结果。
18、本专利技术改进有，基于所述动态熵值与干扰信号更新结果，调节干扰信号的强度和时序，对芯片执行期间的关键运算信号特征进行掩盖，生成干扰信号插入优化结果的具体步骤如下：
19、s301：基于所述动态熵值与干扰信号更新结果，对熵值波动的时间段数据按频段分类提取，进行波动幅度计算，分配干扰信号的基础强度和初始时序，获取干扰信号初始配置结果；
20、s302：基于所述干扰信号初始配置结果，结合每一波动频段的时间点，逐个调整干扰信号强度，按熵值变化改变干扰时序，按频段生成对应的时序信号，获取干扰信号调节结果；
21、s303：基于所述干扰信号调节结果，在关键运算时间段内嵌入强度调节后的干扰信号，对功耗波动、电磁辐射、时序信号分别加入屏蔽干扰操作，生成干扰信号插入优化结果。
22、本专利技术改进有，对于波动幅度计算，采用公式：
23、，
24、计算干扰信号的基础强度a；
25、其中，是时间段的熵值波动幅度，是时间段的波动频率，是时间段的持续时间，是数据噪声影响系数，n是时间段总数。
26、本专利技术改进有，参照所述干扰信号插入优化结果中的信号特征，采集正常工作状态下商密运算的响应时间数据，对加密算法的时间数据进行分类整理，并与关键时间段的响应时间进行对比分析，生成响应时间差异评估结果的具体步骤如下：
27、s401：基于所述干扰信号插入优化结果，采集正常工作状态下商密运算的响应时间，将任务的整体执行时间进行记录，生成正常响应时间数据；
28、s402：基于所述正常响应时间数据，按任务类型整理响应时间，将加密任务的执行时间分配到加密启动、密钥生成、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：所述熵值分布结果包括信息位的概率分布、整体信息熵水平以及波动特性参数，所述动态熵值与干扰信号更新结果包括插入频率参数、位置选择规则以及时间段内干扰信号的更新强度，所述干扰信号插入优化结果包括功耗屏蔽优化参数、电磁干扰掩盖以及信号时序扰动配置，所述响应时间差异评估结果包括任务响应时间的范围参数、关键阶段的时间对比数据以及阶段性延迟特征分析，所述输入特征变异关联结果包括幅度变化关联参数、时序偏移影响系数以及噪声干扰响应信息，所述FPGA芯片商密能力检测优化结果包括风险特征的识别参数、干扰信号的插入位置优化以及功耗与电磁掩盖调整。
3.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于密钥生成过程中实时采集的随机数据，对采集到的随机数据进行统计处理，根据概率分布计算信息位的熵值，生成熵值分布结果的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于所述熵值分布结果
5.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于所述动态熵值与干扰信号更新结果，调节干扰信号的强度和时序，对芯片执行期间的关键运算信号特征进行掩盖，生成干扰信号插入优化结果的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：对于波动幅度计算，采用公式：
7.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：参照所述干扰信号插入优化结果中的信号特征，采集正常工作状态下商密运算的响应时间数据，对加密算法的时间数据进行分类整理，并与关键时间段的响应时间进行对比分析，生成响应时间差异评估结果的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于所述响应时间差异评估结果，对加密过程中使用的输入数据逐步施加扰动，采集芯片在扰动特征下的输出响应数据，分析输入特征的变异对输出响应的影响，生成输入特征变异关联结果的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的FPGA芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于所述输入特征变异关联结果，识别输入特征中导致芯片安全性降低的关键风险特征，根据关键风险特征调整输入扰动的参数以及干扰信号的插入位置和强度，生成FPGA芯片商密能力检测优化结果的具体步骤如下：
10.一种FPGA芯片的商密能力检测系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的FPGA芯片的商密能力检测方法执行，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种fpga芯片的商密能力检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的fpga芯片的商密能力检测方法，其特征在于：所述熵值分布结果包括信息位的概率分布、整体信息熵水平以及波动特性参数，所述动态熵值与干扰信号更新结果包括插入频率参数、位置选择规则以及时间段内干扰信号的更新强度，所述干扰信号插入优化结果包括功耗屏蔽优化参数、电磁干扰掩盖以及信号时序扰动配置，所述响应时间差异评估结果包括任务响应时间的范围参数、关键阶段的时间对比数据以及阶段性延迟特征分析，所述输入特征变异关联结果包括幅度变化关联参数、时序偏移影响系数以及噪声干扰响应信息，所述fpga芯片商密能力检测优化结果包括风险特征的识别参数、干扰信号的插入位置优化以及功耗与电磁掩盖调整。
3.根据权利要求1所述的fpga芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于密钥生成过程中实时采集的随机数据，对采集到的随机数据进行统计处理，根据概率分布计算信息位的熵值，生成熵值分布结果的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的fpga芯片的商密能力检测方法，其特征在于：基于所述熵值分布结果，分析熵值波动特性，在加密过程中根据概率参数信息在对应时间段内插入随机干扰信号，根据熵值变化调整插入频率和位置，生成动态熵值与干扰信号更新结果的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的fpga芯片的商密能力检测方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张凤超，韩佳颖，陈双海，
申请(专利权)人：北京中电汇通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。