AI赋能密码攻防|上海交大发布的最新成果,展示我国在密码技术与AI融合的前沿探索

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作者：微信文章

· 前言 ·

在第三届商用密码大会上，上海交通大学计算机学院讲席教授、网络空间安全学院院长、中国密码学会副理事长谷大武，代表上海交通大学-上海浦东密码研究院密码前沿交叉技术联合实验室，发布了最新成果《AI赋能密码攻防：密码模块信息泄露智能检测技术》。





密码研究最新成果
随着网络化、数字化、智能化进程的不断加速，密码技术已成为数智时代网络空间安全的基石。密码模块作为密码技术的核心载体，其安全性、可靠性愈发受到社会各界的关注。密码模块承担着密钥存储、加解密运算和随机数生成等关键功能，一旦被破解，可能引发重大安全事件。攻击者利用功耗、电磁辐射、时序差异或故障响应等物理信息，可从密码模块运行时的“无意泄露”中快速恢复密钥，传统的防护和检测手段已难以应对这一日益严峻的侧信道攻击威胁。
ISO/IEC 19790 与 17825、FIPS 140-3、GB/T 39786-2020、Common Criteria 及德国 BSI PP/VS 011.1 等国际标准，为密码模块的安全设计与抗侧信道测试提供了全面的合规框架。

这些规范不仅对模块的功能完整性、密钥管理、随机数生成等核心功能提出严格要求，还针对功耗、时序、电磁辐射和故障注入等物理信息泄漏定义了系统化的测试流程、评估指标和合格准则。

通过遵循这些标准，企业能够在产品开发早期就对安全风险进行量化评估，确保在认证环节顺利通过，并满足金融、通信、物联网、国防等关键领域的合规需求。

传统方法的瓶颈

传统的侧信道检测方法主要依赖差分功耗分析（DPA）、相关功耗分析（CPA）、电磁侧信道分析（EM-SCA）以及差分故障分析（DFA）等经典技术。然而，传统方法面临诸多瓶颈。

第一，对噪声极度敏感，稍有环境波动就可能导致检测结果失真，依赖昂贵的屏蔽室和严格实验条件；

第二，强触发信号依赖与人工标注对齐成本高，难以适应黑盒或野外化部署场景；

第三，针对不同芯片工艺、封装和批次，需要反复调参与重新建模，测试效率与可复现性较低；

第四，测试流程碎片化，数据处理、手工分析和报告撰写耗时费力，难以满足大规模、快速迭代的产品认证需求。

针对这些挑战，谷教授带领的上海交通大学密码与计算机安全实验室团队将 AI 智能分析技术深度融入检测全过程，创新提出了对密码模块信息泄露的智能检测技术。



该技术能快速识别复杂网络环境中的潜在安全风险，不仅显著提升了对低信噪比环境的鲁棒性和测试效率，还将密码模块侧信道检测从实验室走向真实场景、从人工驱动走向自动化，让安全评估更快速、更精准、更可扩展，为商用密码产品检测、芯片安全审计和关键信息基础设施安全评估提供有力支持。

这一成果展示了我国在密码技术与人工智能融合领域的前沿探索，为密码安全检测能力建设注入了AI新动能，为构建网络空间安全防线提供了有力支撑。



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