R语言 sideChannelAttack包 dpa1()函数中文帮助文档(中英文对照)

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dpa1(sideChannelAttack)
dpa1()所属R语言包：sideChannelAttack

                                        DPA
                                         DPA

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The dpa1 function applies a Differential Power Analysis (DPA) to a set of traces in order to find the key used by the cryptographic device.
dpa1功能应用差分功率分析（DPA），一组痕迹，以便找到所使用的密钥的加密设备。


用法----------Usage----------


dpa1(x, y,...)



参数----------Arguments----------

参数：x
A matrix where each row is a trace.
一个矩阵，其中每行是一个跟踪。


参数：y
A binary vector where the i_th element of the vector y is the key for the i_th trace in the matrix x.
一个二进制向量，其中i_th元素的向量yi_th跟踪的关键矩阵中的x。


参数：...
Currently ignored.
目前忽略不计。


Details

详细信息----------Details----------

The dpa1 function is an example of DPA. It calculates the average X_i of traces for each key Y_i. Then, to estimate the key from a trace T, it returns the key Y_i which maximizes the equation argmax{Y_i}(cor(T,X_i))
dpa1功能是DPA的一个例子。它可以计算的平均X_i为每个键Y_i的痕迹。然后，估计从跟踪的关键T，它返回的关键Y_i最大化方程argmax{Y_i}(cor(T,X_i))的


值----------Value----------

The dpa1 function returns an object which knowing a trace can be used with the predict function that estimates the value of the key. The value of this function is an object of class dpa1, which is a list with the following components:
dpa1函数返回一个对象，它可以用来知道了一丝的predict函数估计值的关键。此函数的值是一个对象的类dpa1，它是一个具有下列组件列表：


参数：mean
two arithmetics means, one for each possible key
两个算术装置，其中为每个可能的密钥


（作者）----------Author(s)----------


Liran Lerman <a href="mailto:llerman@ulb.ac.be">llerman@ulb.ac.be</a> &amp; Gianluca Bontempi <a href="mailto:gbonte@ulb.ac.be@ulb.ac.be">gbonte@ulb.ac.be@ulb.ac.be</a> &amp; Olivier Markowitch <a href="mailtolivier.markowitch@ulb.ac.be">olivier.markowitch@ulb.ac.be</a>



参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


#data collection[数据收集]
data(powerC)
traces = powerC[,-301]
key = powerC[,301]

#model creation[模型的创建]
attack=dpa1(traces[-1,],factor(key[-1]))

#model prediction[模型预测]
predict(attack, traces[1,])

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