【安全密钥】对基尔霍夫-洛-约翰逊噪声（KLJN）安全密钥交换协议的统计随机数天生器攻击（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
  
  
  
  🏆博主上风：🌞🌞🌞博客内容只管做到头脑缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
  
  ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
  
  📋📋📋本文目次如下：🎁🎁🎁
  目次
  💥1 概述
  📚2 运行效果
  🎉3 参考文献
  🌈4 Matlab代码、数据、文章
  

---

  💥1 概述

文章泉源：

本文先容并演示了对 Kirchhoff-Law-Johnson-Noise（KLJN）安全密钥交换方案的四种新的统计攻击。这些攻击使用了在Alice/Bob站点的受损随机数天生器。探究了Alice/Bob以及Eve探测噪声之间的部分相干性环境，也就是说，Eve对Alice和Bob的噪声的相识是受限的但不为零。我们探究了Eve部分相识Alice和Bob随机数天生器的双边环境。效果表明，在这种环境下，Eve可以使用她的探测噪声和导线中丈量的电压噪声之间的最高相互关来破解安全密钥比特。她还可以通过她的噪声电压和她评估的Alice/Bob噪声电压之间的最高相互关来破解安全密钥比特。然后我们探究了Eve只对Alice的随机数天生器有部分相识的单边环境，因此只有Alice和Eve的噪声相干。在这种环境下，Eve仍然可以破解安全密钥比特，但是为了得到富足低的错误概率，她须要使用整个比特交换周期举行攻击。与其他协议雷同，KLJN密钥交换方案的安全性要求随机数天生器的输出对Eve来说是真正随机的。
本文先容并演示了针对基尔霍夫-洛-约翰逊噪声（KLJN）安全密钥交换方案的两种新攻击。这些攻击基于安全性受损的随机数天生器。起首，我们探究了Eve知晓Alice和Bob随机数天生器的种子的环境。我们展示了在这种环境下，纵然她的电流和电压丈量只有单比特分辨率，Eve也能在比特交换周期的一小部分时间内破解安全密钥比特。在第二次攻击中，我们探究了Eve只知道Alice随机数天生器种子的环境。我们展示了在这种环境下，Eve仍然可以破解安全密钥比特，但她须要使用整个比特交换周期举行攻击。具体文章见第4部分。

📚2 运行效果

 

 

部分代码：
%multimeter's bits of resolution
N = 1;
Nvector = 1:1:N;
%if key(1) == RH && key(2) == RH
%    range = max(HH)-min(HH);
%elseif key(1) == RL && key(2) == RL
%    range = max(LL)-min(LL);
%elseif key(1) == RH && key(2) == RL
%    range = max(HL)-min(HL);
%elseif key(1) == RL && key(2) == RH
%    range = max(LH)-min(LH);
%else
%    disp('Not a valid key');
%    return;
%end
%resolution = 2*range/2^N;
%let's take the n-sample average for how many times Eve guesses correctly
%for each bit of resolution
%the structure is, for a matrix of i rows and j columns, the j index will
%represent the bits of resolution, and the i index will represent the ith
%sample value. n-sample averaging will be used.
nsamples = 1000; %Occurrences
averageuesses = zeros(nsamples,N-min(Nvector)+1);
averageLL = zeros(nsamples,N-min(Nvector)+1);
averageHL = zeros(nsamples,N-min(Nvector)+1);
averageLH = zeros(nsamples,N-min(Nvector)+1);
guessrecord = zeros(N,length(nsamples));
guessrecord_twocases = zeros(N,length(nsamples));
%Why not use Shah's noise?
fileID = fopen('shah_GBLWN_Entire_RNG.txt','r');
%noise = fscanf(fileID,'%f');
%noise = noise';
for x = 1:1:N
    for j = 1:1:nsamples
        
        %set RNG noise voltages, each with a different seed
        UAH = randn(1,n)*sqrt(4*k*Teff*RH*fB);
        UBH = randn(1,n)*sqrt(4*k*Teff*RH*fB);
        UAL = randn(1,n)*sqrt(4*k*Teff*RL*fB);
        UBL = randn(1,n)*sqrt(4*k*Teff*RL*fB);
        
        %Why not use Shah's noise?
        %UAH = noise((4*n*(j-1)+1):14*j-3)*n);
        %UAH = (UAH/rms(UAH))*sqrt(4*k*Teff*RH*fB);
        %UBH = noise(((4*j-3)*n+1):14*j-2)*n);
        %UBH = (UBH/rms(UBH))*sqrt(4*k*Teff*RH*fB);
        %UAL = noise(((4*j-2)*n+1)4*j-1)*n);
        %UAL = (UAL/rms(UAL))*sqrt(4*k*Teff*RL*fB);
        %UBL = noise(((4*j-1)*n+1):1:4*j*n);
        %UBL = (UBL/rms(UBL))*sqrt(4*k*Teff*RL*fB);
        
        %let's have another set of noises just for the histogram
        UAHhist = randn(1,n);
        UAHhist = (UAHhist/rms(UAHhist))*sqrt(4*k*Teff*RH*fB);
        UBHhist = randn(1,n);
        UBHhist = (UBHhist/rms(UBHhist))*sqrt(4*k*Teff*RH*fB);
        UALhist = randn(1,n);
        UALhist = (UALhist/rms(UALhist))*sqrt(4*k*Teff*RL*fB);
        UBLhist = randn(1,n);
        UBLhist = (UBLhist/rms(UBLhist))*sqrt(4*k*Teff*RL*fB);
        if key(1) == RH && key(2) == RH
            UA = UAH;
            UB = UBH;
        elseif key(1) == RL && key(2) == RL
🎉3 参考文献

   文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，不免有未尽之处，如有不当，请随时接洽删除。
  

🌈4 Matlab代码、数据、文章