买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜黑龙江大学申请的专利一种基于模板主成分回归的分组密码硬件安全评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115422603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210877463.0，技术领域涉及：G06F21/72；该发明授权一种基于模板主成分回归的分组密码硬件安全评估方法是由丁群;姜子敬设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模板主成分回归的分组密码硬件安全评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于模板主成分回归的分组密码硬件安全评估方法，本方法通过主成分分析将线性相关的变量通过正交变换将原始数据从高维空间投影至低维空间转化为线性不相关的变量，即可以在不牺牲回归的估计性能的前提下解决多元线性回归分析中可能出现奇异矩阵不可逆的问题，又一定程度降低了回归分析的计算代价。实验结果表明，在解决多元线性回归分析方法可能出现奇异矩阵不可逆的问题具有很好的表现。模板主成分回归构造的模板具有更优的普适价值、评估收敛完成度和评估计算复杂度，为检测分组密码设备的安全性提供了很好的评估手段。本发明具有评估效率更高，计算复杂度更低，普适性更好的优点。

本发明授权一种基于模板主成分回归的分组密码硬件安全评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模板主成分回归的分组密码硬件安全评估方法，方法步骤如下：步骤一：采集一组已知密钥随机明文的建模能量迹t＝{ti|i∈[1,n]},每一条能量迹对应m个采样点，第i条能量迹的第j个采样点表示为ti,j，记录其对应的明文p＝{pi|i∈[1,n]}，密文c＝{ci|i∈[1,n]}，再采集一组未知密钥随机明文的匹配能量迹t′＝{t′i|i∈[1,n]}，记录其对应的明文p′＝{p′i|i∈[1,n]}，密文c′＝{c′i|i∈[1,n]}，步骤二：根据明文p＝{pi|i∈[1,n]}或密文c＝{ci|i∈[1,n]}计算已知密钥的中间值的汉明距离矩阵作为多元线性回归的特征矩阵X*，特征矩阵X*如式1所示： 其中v代表中间值，中间值v根据分组密码和建模位置的不同都不尽相同，步骤三：将汉明距离矩阵X*通过正交变换重构成线性不相关的矩阵a计算参考样本均值，汉明距离矩阵X*每一列取平均值，得到均值矩阵其数学表达式如式2所示， b中心化样本矩阵矩阵中心化是让矩阵X*的每一列减去均值矩阵得到中心化的样本矩阵其数学表达式如式3所示， c计算中心化样本矩阵的协方差矩阵C，C为n×n维矩阵,其数学表达式如式4所示， d对协方差矩阵C进行特征值分解，并求出其特征值与特征向量，其数学表达式如式5所示，ATCA＝λ5其中，A称为特征向量矩阵，λ为特征值对角矩阵，将特征值按照数值大小降序排列，同时与特征值相对应的特征向量依次排列，前k个主成分的累积贡献率为前k个特征值总和与所有特征值总和的比值，依据累积贡献率，选取前k个特征值对应的特征向量组成投影矩阵An×k，其中k小于n，e利用投影矩阵将中心化的样本矩阵投影至新的空间，得到m×k维的样本主成分矩阵其数学表达式如式6所示，至此，将原本的n维向量降为k维向量， 步骤四：利用最小二乘法以重构后的不相关矩阵作为特征矩阵求解回归系数矩阵W*，至此完成模板构造阶段，其数学表达式如式7所示： 步骤五：根据明文p′＝{p′i|i∈[1,n]}和密文c′＝{c′i|i∈[1,n]}计算所有未知子密钥可能取值下的中间值汉明距离矩阵作为多元线性回归的特征矩阵X，步骤六：利用建模阶段X*的协方差矩阵的特征向量矩阵将矩阵X的中心化矩阵重构成线性不相关的矩阵其数学表达式如式8所示： 步骤七：将回归系数矩阵W*和矩阵带回多元线性回归模型计算估计功耗矩阵其数学表达式如式9所示： 步骤八：计算估计功耗矩阵与真实功耗矩阵Y之间的相似度，输出最高相关系数对应的密钥猜测，依次对分组密码的各个字节实施上述步骤完成对分组密码硬件安全的评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人黑龙江大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路74号黑龙江大学电子工程学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。