4.3 ResultsFor the experiments with

4.3 Results
For the experiments with fixed cycle length (Figure 6) we first see that the random process interrupts thwart DPA with static alignment: at about 1400 traces we only obtain a success rate around 0.5. For SW-DPA, we observe the effect of a perfect match between countermeasure and analysis technique: the averaging of fixed length clock cycles has restored the DPA peak in the face of random process interrupts. A success rate of close to 1 is already obtained at 160 traces. Elastic alignment shows the same success rate around 270 traces. This is likely
due to the fact that elastic alignment is an adaptive method, and noise may be affecting the matching of trace sections. However, compared with ordinary DPA it is within the same order of magnitude as SW-DPA The results become very different when unstable clocks are introduced. The
success rate of SW-DPA, seen in Figure 7, goes to 0 for all experimented trace set sizes up to 1000. The same holds true for static alignment. In fact, we have attempted to perform DPA using this set at 100000 traces, and with SW-DPA the key could not be found; with static alignment it was found at around 67000 traces. So, even at 1.3% cycles with a different length than average, SW-DPA gets desynchronized and harms the correlation peak. We have been able to get SW-DPA somewhat back by tweaking the parameters: setting the clock cycle length to 1 and setting the number of clocks to average to 100, we could get a 50% success rate at about 1150 traces, as seen in Figure 7. Note SW-DPA then acts more like a moving average filter: it does not have the ‘comb’ effect normally used to accumulate specific samples within a clock cycle. Elastic alignment is by design able to overcome these desynchronized traces. The results shows that it is relatively unaffected by the unstable clock: the smallest trace set size with a success rate close to 1 increases marginally. Preliminary experiments show this also holds for a wider distribution of 2.5%, 47.5%, 47.5% and 2.5% cycles of length 2, 3, 4 and 5 respectively. These experiments show that elastic alignment is able to deal with random process interrupts, and is very suited to dealing with unstable clocks due to its ability to continuously adapt alignment to the reference trace. This adaptativeness does imply it may also ‘adapt’ to noise that is present. We have some ideas and preliminary experiments showing how to overcome this, as described in section 5.1.

Kết quả (Việt) 1:

4.3 kết quảCho thử nghiệm với độ dài chu kỳ cố định (hình 6) chúng tôi lần đầu tiên nhìn thấy các quá trình ngẫu nhiên ngắt ngăn chặn DPA với sự liên kết tĩnh: lúc khoảng 1400 dấu vết, chúng tôi chỉ có được tỷ lệ thành công xung quanh thành phố 0,5. Cho SW-DPA, chúng tôi quan sát ảnh hưởng của một kết hợp hoàn hảo giữa countermeasure và phân tích kỹ thuật: trung bình chiều dài cố định đồng hồ chu kỳ đã khôi phục đỉnh DPA khi đối mặt với quá trình ngẫu nhiên ngắt. Tỷ lệ thành công của gần 1 đã đạt được tại 160 dấu vết. Đàn hồi chỉnh hiển thị cùng một tỷ lệ thành công khoảng 270 dấu vết. Điều này là có khả năngdo thực tế rằng liên kết đàn hồi là một phương pháp thích nghi, và tiếng ồn có thể ảnh hưởng đến kết hợp theo dõi phần. Tuy nhiên, so với bình thường DPA nằm trong cùng một đơn đặt hàng của cường độ như là SW-DPA kết quả trở thành đồng hồ rất khác nhau khi không ổn định được giới thiệu. Cáctỷ lệ thành công của SW-DPA, nhìn thấy trong hình 7, đi đến 0 cho tất cả các dấu vết experimented thiết lập các kích thước lên đến 1000. Cũng vậy đúng cho liên kết tĩnh. Trong thực tế, chúng tôi đã cố gắng thực hiện DPA sử dụng thiết lập này lúc 100000 dấu vết, và với SW-DPA chìa khóa không thể được tìm thấy; với sự liên kết tĩnh, nó đã được tìm thấy lúc khoảng 67000 dấu vết. Vì vậy, ngay cả ở 1.3% các chu kỳ với chiều dài khác nhau hơn mức trung bình, SW-DPA được desynchronized và hại đỉnh điểm mối tương quan. Chúng tôi đã có thể nhận được SW-DPA hơi trở lại bằng cách tinh chỉnh các thông số: thiết lập độ dài chu kỳ đồng hồ 1 và thiết lập số lượng đồng hồ trung bình đến 100, chúng tôi có thể nhận được một tỷ lệ thành công 50% tại khoảng 1150 dấu vết, như trong hình 7. Lưu ý SW-DPA sau đó hành vi nhiều hơn như một bộ lọc trung bình di chuyển: nó không có tác dụng 'comb' thường được sử dụng để tích lũy các mẫu cụ thể trong một chu kỳ đồng hồ. Chỉnh đàn hồi là do thiết kế có thể vượt qua những dấu vết desynchronized. Kết quả cho thấy rằng nó là tương đối không bị ảnh hưởng bởi các đồng hồ không ổn định: dấu vết nhỏ nhất thiết lập kích thước với tỷ lệ thành công gần 1 tăng nhẹ. Thí nghiệm sơ bộ cho thấy điều này cũng đúng với một phân phối rộng lớn hơn 2,5%, 47.5%, 47.5% và chu kỳ 2,5% chiều dài 2, 3, 4 và 5 tương ứng. Các thí nghiệm cho thấy rằng chỉnh đàn hồi có thể đối phó với quá trình ngẫu nhiên ngắt, và là rất phù hợp để đối phó với các đồng hồ không ổn định do khả năng của nó để liên tục thích nghi với các liên kết để theo dõi tài liệu tham khảo. Adaptativeness này ngụ ý nó có thể cũng 'điều chỉnh' tiếng ồn đó là hiện nay. Chúng tôi có một số ý tưởng và sơ bộ thí nghiệm thấy làm thế nào để khắc phục điều này, như được diễn tả trong phần 5.1.

Kết quả (Việt) 2:

4.3 Kết quả
Đối với các thí nghiệm với độ dài chu kỳ cố định (Hình 6) đầu tiên chúng ta thấy rằng các quá trình ngẫu nhiên ngắt ngăn chặn DPA với sự liên kết tĩnh: khoảng 1.400 dấu vết chúng ta chỉ có được một tỷ lệ thành công khoảng 0,5. Đối với SW-DPA, chúng ta quan sát hiệu quả của một trận đấu hoàn hảo giữa biện pháp đối phó và phân tích kỹ thuật: các giá trị trung bình của chu kỳ đồng hồ chiều dài cố định đã khôi phục đỉnh DPA khi đối mặt với quá trình ngắt ngẫu nhiên. Một tỷ lệ thành công gần 1 đã thu được 160 dấu vết. Đàn hồi kết cho thấy tỷ lệ thành công tương tự khoảng 270 dấu vết. Điều này có thể
do thực tế rằng sự liên kết đàn hồi là một phương pháp thích ứng, và tiếng ồn có thể ảnh hưởng kết hợp của phần dấu vết. Tuy nhiên, so với DPA bình thường nó nằm trong cùng độ lớn như SW-DPA Các kết quả trở nên rất khác nhau khi đồng hồ không ổn định được giới thiệu. Các
tỷ lệ thành công của SW-DPA, xem trong hình 7, đi đến 0 cho tất cả các thử nghiệm dấu vết nhóm kích thước lên đến 1000. Điều này cũng đúng cho sự liên kết tĩnh. Trong thực tế, chúng tôi đã cố gắng thực hiện DPA sử dụng thiết lập này 100000 dấu vết, và với SW-DPA phím không thể được tìm thấy; với sự liên kết tĩnh nó đã được tìm thấy vào khoảng 67000 dấu vết. Vì vậy, ngay cả ở mức 1.3% chu kỳ có chiều dài khác nhau hơn so với trung bình, SW-DPA được desynchronized và làm tổn hại đến đỉnh tương quan. Chúng tôi đã có thể để có được SW-DPA phần nào trở lại bằng cách tinh chỉnh các thông số: thiết lập độ dài chu kỳ đồng hồ để 1 và thiết lập số lượng đồng hồ đến trung bình đến 100, chúng ta có thể có được một tỷ lệ thành công 50% vào khoảng 1.150 dấu vết, như đã thấy trong Hình 7. Lưu ý SW-DPA sau đó hoạt động giống như một bộ lọc trung bình động: nó không có tác dụng 'lược' thường được sử dụng để tích lũy mẫu cụ thể trong một chu kỳ đồng hồ. Đàn hồi liên kết là do thiết kế có thể vượt qua những dấu vết desynchronized. Các kết quả cho thấy rằng nó là tương đối không bị ảnh hưởng bởi đồng hồ không ổn định: kích thước dấu vết bộ nhỏ nhất với tỷ lệ thành công gần 1 tăng nhẹ. Thí nghiệm sơ bộ hiển thị này cũng được dùng cho một phân phối rộng hơn 2,5%, 47,5%, 47,5% và 2,5% chu kỳ có chiều dài 2, 3, 4 và 5 tương ứng. Các thí nghiệm cho thấy sự liên kết đàn hồi có khả năng để đối phó với quá trình ngắt ngẫu nhiên, và rất thích hợp để đối phó với đồng hồ không ổn định do khả năng của mình để liên tục thích ứng liên kết đến các dấu vết tham khảo. Adaptativeness Điều này không có nghĩa nó cũng có thể 'thích ứng' với tiếng ồn đó là hiện nay. Chúng tôi có một số ý tưởng và các thí nghiệm sơ bộ cho thấy làm thế nào để khắc phục điều này, như được mô tả trong phần 5.1.