一种针对Dilithium签名算法的侧信道泄漏检测方法OA

后量子密码算法CRYSTALS-Dilithium已被NIST标准化为数字签名方案ML-DSA(FIPS 204),但其嵌入式实现仍可能遭受功耗侧信道泄漏威胁。针对Dilithium签名过程中数论变换(NTT)运算的泄漏检测与定位问题,提出一种结合互信息度量与卷积神经网络(CNN)的评估方法:主要思路是先基于互信息计算中间值与功耗之间的信息相关性,对NTT各层蝶形操作进行定量评估并定位高风险泄漏层;构建面向泄漏片段的CNN检测模型,并利用Grad-CAM对模型关注区域进行可视化,实现对关键时间窗口的定位与解释;在ARM Cortex-M4(STM32F407)平台上对Dilithium-2实现进行实验验证。结果表明,NTT第3-5层存在显著泄漏,峰值互信息达到0.58 bit;CNN对泄漏片段的识别准确率达到94.1%,定位精度达到±12个采样点。与传统SNR与TVLA(t-test)方法相比,所提方法在检测灵敏度与定位精度上具有优势,可为后量子密码模块的侧信道安全评估提供工具化支撑。