基于粒子群优化算法的多S盒相关性能量分析方法

为提高能量曲线与数据加密标准（data encryption standard,DES）密钥之间的相关性,同时解决传统相关性能量分析方法在攻击多个S盒对应轮密钥过程中猜测密钥数目成指数增长造成的计算量过大的问题,提出一种基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法的多S盒相关性能量分析方法。该方法利用PSO算法结构简单、搜索速度快的特点,同时实现对DES算法多个S盒的攻击,增强能量曲线与密钥之间的相关性,降低攻击DES算法多S盒的计算复杂度。采用经DES算法加密的数据,对本文方法和传统相关性能量分析方法进行性能分析实验。由实验结果可知,与传统相关性能量分析方法相比,本文方法有效增强了信号的信噪比,对能量信息的利用率提高约55%;在能量曲线数目有限（600条）的情况下进行密钥恢复,正确率提高了约30%。