 Hai semua, nama saya Syang Ming, dan saya akan mempunyai kerja kita, Diffansion NSS, Aided Power Attack on Non-linear Feedback Chief Registers, atau DAPA for short. Ini adalah kerja dengan Dimantu dan Sivam dari NTU. Jadi pertama, kita akan bercakap tentang motivasi dan begkorn, yang diikuti oleh penggunaan yang penting DAPA, dan menggunakan aplikasi DAPA di LR Keymail, dan akhirnya, beberapa keputusan eksperimen. Pertama, begkorn dan motivasi. Jadi, Diffansion NSS adalah penggunaan Diffansion XOR yang mempunyai beberapa fungsi F. Jadi, tanpa mempercayai value sebenar, kita melihat Diffansion XOR dan juga Diffansion XOR di luar. Jadi, perkara yang penting Diffansion NSS adalah penggunaan penggunaan Diffansion XOR tidak berubah. Kerana penggunaan yang sama, apabila kita mempercayai penggunaan Diffansion XOR, kita akan mempercayai satu sama lain, dan kita akan mempunyai penggunaan yang sama. Dan untuk Diffansion Sivam, kita akan mempercayai Diffansion Sivam mempunyai beberapa informasi sensitif, dan fungsi update akan mempercayai beberapa keputusan untuk mempercayai fungsi update ini, iaitu sebuah keputusan kebiasaan atau kebiasaan penyakit kebiasaan. Dan penggunaan penggunaan akan tergantung ke jalan yang kiri, ke jalan yang merah. Dan semua kebiasaan penggunaan akan terkait ke belakang, dan penggunaan penggunaan yang terbelah akan tergantung sebagai kekuatan. Jadi, untuk... untuk beberapa keputusan, NONS akan diperkenalkan ke pemeriksaan. Selain fungsi feedback, NONS bit akan diperkenalkan sebagai keputusan ke internet. NONS boleh dikenalkan atau mengawal ataknya, tetapi kata-kata kata-kata itu tidak dikenalkan. Dengan kata-kata yang sama dengan IP yang berbeda, ia akan menunjukkan keputusan yang berbeda. Untuk pemeriksaan kata-kata atau pemeriksaan kata-kata, ia adalah sebuah pemeriksaan kata-kata yang diperkenalkan semasa kita menggunakan pemeriksaan kata-kata semasa pemeriksaan kata-kata yang diperkenalkan. Dan daripada pemeriksaan kata-kata, kita akan cuba menyebabkan informasi kata-kata yang diperkenalkan semasa kita menggunakan pemeriksaan kata-kata. Dalam 2017 di KOSET, ada pemeriksaan kata-kata yang berbeda. Jadi, ia menggunakan pemeriksaan kata-kata yang terkenalkan semasa pemeriksaan kata-kata yang diperkenalkan apabila pemeriksaan kata-kata berubah. Jadi, idea kata-kata yang tinggi adalah memilih dua IP dengan perbezaan dan kita menggunakan pemeriksaan kata-kata dan mengubah perbezaan kata-kata. Dan dari perbezaan kata-kata kita boleh belajar beberapa pemeriksaan kata-kata. Jadi, untuk memberikan contoh, supaya pemeriksaan kata-kata yang terkenalkan IP ini adalah kawasan IP yang tidak terlalu tinggi, kemudian pemeriksaan kata-kata yang terkenalkan sehingga semuanya bergerak ke jalan. Jadi, dari sini anda dapat melihat ada dua pemeriksaan kata-kata yang berubah. Jadi, kita mempunyai pemeriksaan kata-kata yang diperkenalkan dengan dua pemeriksaan kata-kata. Dan untuk sebuah instan yang kita memperkenalkan, jadi sekarang IP menjadi satu, kemudian pemeriksaan kata-kata menjadi satu. Dan sebagai alasan, ada tiga pemeriksaan kata-kata yang berubah. Untuk kemudian, kita akan menunggu alasan keberasan keberahan yang bangga daripada alasan kata-kata. Dan ini sebab alasan keberahan ini tiada pemeriksaan yang sama untuk dua pemeriksaan ini. Selain itu, sebab perubahan yang berubah, kita mempunyai alasan keberahan yang berubah. Jadi, perubahan dengan mengajar pemeriksaan kata-kata yang jauh, kita dapat melihat alasan keberasan ini pada alasan keberahan yang bangga. dan kita dapat senyum-senyum mengalami bahawa jika kita melihat perangkatan kita tahu bahawa dua perangkatan adalah sama dan perangkatan akan dipanggil bahawa dua perangkatan tidak sama dan walaupun kita tidak dapat tahu kawasan sebenar, informasi berhubungan ini membantu kita menguruskan kawasan perangkatan. Jadi untuk memberikan contohnya, seharusnya kita mempunyai ketiga perangkatan ini, dan kita tahu semua perangkatan setiap perangkatan. Kemudian dengan menguruskan perangkatan pertama untuk menjadi 0 atau 1, kita sebenarnya memutuskan perangkatan sepanjang internasiti kerana jika ia benar-benar, perangkatan selanjutnya harus menjadi sama seperti yang sebelumnya, jika tidak, kemudian kita memutuskan perangkatan. Jadi dari dua kepada tiga perangkatan internasiti, sekarang kita dapat menguruskan untuk hanya dua perangkatan. Perangkatan perangkatan adalah perangkatan perangkatan yang dibuat pada tahun 2016. Ia memungkinkan untuk menjadi perangkatan setiap perangkatan dan bagaimana ia bekerja di general adalah untuk mempunyai perangkatan kawasan satu-satu perangkatan, memungkinkan kedua perangkatan yang adalah perangkatan setiap perangkatan non-linear dan semasa perakat, perangkatan itu dibunyai ke perangkatan setiap perangkatan perangkatan. Perangkatan perangkatan itu adalah... Semua perangkatan perangkatan di XOR dan 4 registras bergantung. I.V.0 adalah di sini, I.V.1 adalah satu yang lain, I.V.2, I.V.3 dan I.V.4 lagi. Mereka terus menjadikannya dan menggunakan DPA yang kita menjadikannya sebelumnya Dengan menggunakan perangkat I.V.2 di kawasan RAP, kita dapat menghidupi semua hubungan RAP dalam kawasan perangkat I.V.2 Dan semua yang di tinggal adalah mencapai satu kawasan perangkat I.V.2 untuk mengambil kawasan antarik dan kemudian menerima kawasan kawasan perangkat In.V.2 untuk mencari kawasan 1,2,8 Jadi, satu boleh mengenai kawasan 1,2,8 dengan hanya 4 kawasan perangkat I.V.2 Selepas kawasan ini dikatakan, penyayangan kemari dengan kawasan perangkat I.V.2 yang dikatakan adalah LR kemari Jadi, setelah satu kawasan I.V.2 yang dikatakan adalah perangkat I.V.2, setiap perangkat I.V.2 akan mengubah semua kawasan I.V.2 yang dikatakan untuk berlain. Jadi, selama pengangkat ini, perangkat I.V.2 ada perangkat kawasan perangkat I.V.2 yang dikatakan untuk berlain Jadi, bagaimanapun, jika semua perjalanan 4, semua perjalanan 4-3 telah mempunyai perjalanan yang sama, sebenarnya, ada perjalanan 4 kali dalam perjalanan kuat. Dan untuk banyak kes, bagaimanapun, apabila ada dua yang sama dan dua yang tidak sama dengan perjalanan, kita tidak akan melihat perjalanan kuat. Tetapi perkara yang penting di sini adalah bahawa ia membuatkan sesuatu ambil dengan di dalam perjalanan internet. Kerana apabila kita melihat tidak ada perjalanan kuat, kita tahu ada dua yang sama dan dua yang tidak sama, tetapi kita tidak tahu perjalanan kuat. Kita tidak tahu mana perjalanan kuat mempunyai perjalanan kuat dan mana yang tidak sama. Dan disebabkan keadaan ini, perjalanan kuat menjadi lebih besar, dan sehingga perjalanan kuat berkaitan 67.9 dengan perjalanan kuat dengan perjalanan kuat. Jadi motivasi kerja kita pertama melihat bahawa perjalanan kuat 67.9 dengan perjalanan kuat adalah sebenarnya perjalanan kuat lebih besar daripada perjalanan kuat. Dan juga, perjalanan kuat yang tersebut tidak mempercayai fungsi feedback yang digunakan. Jadi pertanyaan yang penting adalah jika kita dapat mengetahui lebih banyak informasi, jika kita ingin mempercayai fungsi feedback dan membuat perjalanan kuat tersebut menjadi perjalanan kuat. Kerana kita mempunyai keadaan ini, kita mempunyai keadaan ini yang baru disebabkan TAPA. Jadi main idea adalah untuk membuat perjalanan kuat tersebut menjadi perjalanan kuat. Dan kita mempelajari perjalanan kuat dan perjalanan kuat yang tersebut. Dan dari itu, kita dapat menggunakan informasi yang lebih besar. Jadi, kita menggunakan perjalanan kuat yang tersebut tadi. Jadi, semasa perjalanan kuat yang tersebut yang digunakan, kita dapat mengetahui perjalanan kuat ini di sini. Tapi jika kita mempercayai perjalanan kuat yang lain, kemudian di sini kita dapat melihat bahawa ada lagi perjalanan kuat yang lebih besar dalam perjalanan kuat. Di sini ada dua perjalanan kuat dan di sini ada empat perjalanan kuat. Maaf. Jadi dari sana, kita dapat menggunakan bahawa perjalanan kuat yang kedua juga sama. Apabila kita mempercayai perjalanan kuat yang tidak sama, kita akan melihat bahawa tidak ada perjalanan kuat antara kedua-dua. Jadi, apabila kita melihat perjalanan kuat yang lebih besar, apabila kita melihat bahawa ada perjalanan kuat yang berdua atau tidak, kita dapat menggunakan informasi yang lebih besar tentang perjalanan kuat yang lain. Jadi, itu adalah idea yang tersebut. Dan apabila kita melihat perjalanan kuat yang tidak sebut, dan untuk operasinya tidak menyenangkan, kadang-kadang kita boleh menyebabkan informasi tentang perjalanan kuat sendiri. Jadi mari kita memikirkan fungsi ini semasa y adalah komputer yang berlalu. Dan mari kita katakan x2 ada perbezaan di sana. Jadi, kita dapat melihat bahawa jika x0 adalah 1, maka ia mesti bermakna bahawa ini mempunyai perbezaan. N operasi x0 dan x2. Dan dari sana, jika ada perbezaan di sini, perbezaan x2 akan menggunakan perbezaan ini dan kita akan melihat bahawa tidak ada perbezaan di dalam y. Jadi, kita memiliki perbezaan ini antara perbezaan dan perbezaan x0. Dan perbezaan ini adalah sama. Jika kita melihat bahawa y memiliki perbezaan, maka ia mesti berlalu bahawa x0 memiliki perbezaan 0 di sana. Jadi, kita juga dapat menyebabkan beberapa perbezaan apabila operasinya tidak menyebabkan. Dan deskripsi yang tinggi dari DAPA, kita memiliki ketiga perbezaan. Pertama, ia adalah perbezaan tersebut semasa kita memilih perbezaan yang kita mahu menggunakan untuk melihat bahagian terbesar. Pertama, ia adalah perbezaan online semasa kita memperkenalkan perbezaan dan kita mengambil perbezaan. Terakhir, perbezaan tersebut adalah perbezaan tersebut yang kita mengambil semua perbezaan ini, kita melihat perbezaan dan mengambil informasi tentang perbezaan internet. Sekarang kita bercakap tentang aplikasi LRK-Mail. Pertama, kita memperkenalkan perbezaan LRK-Mail untuk lebih mudah diperkenalkan. Jadi, kita hanya memperkenalkan perbezaan ini ke dalam perbezaan 4 di sini. Jadi, perbezaan IP, setiap perbezaan IP akan mengubah semua perbezaan perbezaan semotenya. Jadi, idea yang terkenal di LRK-Mail adalah untuk memperkenalkan perbezaan IP ini untuk memperkenalkan ke dalam perbezaan internet. Jadi, pada saat pertama apabila perbezaan tersebut diperkenalkan, semua perbezaan ini akan diubah dan kita akan mengambil beberapa perbezaan yang tersebut. Kita tidak tahu siapa yang sama dan siapa yang tidak sama. Tetapi, jika kita memperkenalkan perbezaan ini lebih ke dalam perbezaan, kerana perbezaan berbezaan berbezaan berbezaan, beberapa perbezaan akan diubah lebih awal daripada yang lain. Jadi, bagaimanapun, F4 akan mengubah perbezaan ini sebelumnya. Dan sebagai alasan, kita menjelaskan perbezaan berbezaan dengan satu perbezaan. Jadi, daripada mereka, jika kita fokus pada keadaan ini, kita dapat mengubah perbezaan yang tidak ambil dalam perbezaan internet. Dan kerana untuk perbezaan perbezaan bergantung pada perbezaan yang diubah, perbezaan akan memperkenalkan orang lain juga. Jadi, jika perbezaan digunakan pada IV0, perbezaan akan berada di sini. Jika perbezaan digunakan pada IV1, kemudian perbezaan akan digunakan pada perbezaan IV1. Dan perbezaan IV2 akan digunakan pada perbezaan IV2 dan sebagainya. Jadi, dengan memperkenalkan perbezaan perbezaan di perbezaan IV, kita mempunyai perbezaan perbezaan di perbezaan yang berbezaan untuk memberi kita lebih banyak informasi tentang perbezaan yang lain juga. Jadi, ini adalah alasan kelas 128 bit sehingga kita memperkenalkan perbezaan pertama akan memperkenalkan perbezaan bit di sini. Jadi, ini adalah perbezaan 3 ini. Jika kita memperkenalkan perbezaan yang lain, kita memperkenalkan bahan lain. Dulu untuk perbezaan III dan IV1. Jika kita memperkenalkan perbezaan III dan IV1, dan dari semua perbezaan ini, kita dapat juga menghubungi lebih banyak informasi yang dikenalkan di belakang ini. Jadi, bagaimanapun, untuk satu ini, kerana kita tahu perbezaan kelas untuk seluruh kolom. Jadi, jika kita tahu perbezaan ini untuk perbezaan III, kita dapat menghubungi perbezaan bit untuk yang terakhir. Baiklah. Jika kita membuat perbezaan perbezaan IV untuk kelas 4, kita akan mengubungi perbezaan ini di sini. Kerana ia ada kelas 0, jika kita memperkenalkan perbezaan ini dan memperkenalkan perbezaan ini lagi, kita dapat lagi setelah perbezaan bit. Dan lagi, kita dapat menghubungi lebih banyak informasi apabila kita menghubungi perbezaan ini bersama. Jika kita tahu perbezaan III dan IV1, kita tahu perbezaan yang lain. Dan di sini kita dapat melihat bahawa kita sebenarnya mengubungi perbezaan VI, mengubungi informasi tentang perbezaan internasiti. Dan menggunakan ini, kita boleh terus memperkenalkan perbezaan untuk perbezaan IV-bit dan kemudian kita dapat mengubungi perbezaan bit untuk perbezaan internasiti. Untuk menghubungi dengan perbezaan IV-36, kita dapat mengubungi perbezaan untuk perbezaan internasiti pada beberapa saat. Dan keadaan ini adalah untuk mengubungi satu perbezaan dari setiap perbezaan dan kita dapat mengubungi perbezaan internasiti dan kita dapat mengubungi kembali ke dalam perbezaan ini untuk mengubungi perbezaan Secret Key. Jadi, ia adalah perbezaan Secret Key. Dan di antara perbezaan IV-bit kita hanya menggunakan perbezaan I-36 untuk memperkenalkan perbezaan. Dan untuk perbezaan 11-bit, kita mengubungi mereka sebagai berkelan-kelan untuk mengubungi memiliki perbezaan ada kembali ke dalam perbezaan yang kita dapat mengubungi. Jadi, walaupun dengan perbezaan ini, kita masih memiliki perbezaan I-81 untuk mengubungi perbezaan yang sama untuk mengubungi perbezaan. Kerana apabila kita memiliki perbezaan I-81, ia tidak mengubungi perbezaan yang berbezaan. Kita masih dapat mengambil kembali kembali ke dalam perbezaan semasa memperkenalkan perbezaan I-81. Akhirnya, saya akan bercakap tentang penyelamatkan perbezaan. Jadi, ini adalah perbezaan yang kita ada. Dan kita menggunakan perbezaan I-32 untuk perbezaan kita. Jadi, perbezaan yang kita mengubungi adalah perbezaan I-Move apabila perbezaan I-32 memiliki perbezaan. Kita akan mengambil kembali kembali ke dalam perbezaan I-32. Jadi, dengan perbezaan I-31, kita akan memiliki perbezaan I-32 dan dengan perbezaan I-32 kita akan memiliki perbezaan I-31. Dan pada masa yang perbezaan I-32 kita akan dapat mengambil perbezaan I-32 untuk setiap update. Dan di sini adalah profiling leakage yang kita dapat. Kerana untuk e-mail LRK, kita mempunyai 4 register yang telah ditutupkan secara martini. Jadi, kemungkinan kemungkinan mempunyai dari minus 4 ke 4. Mereka tidak dapat mempunyai kemungkinan kemungkinan. Jadi, di sini dari diagram ini, kita dapat melihat bahawa kita dapat memperkenalkan kemungkinan kemungkinan. Kemungkinan kemungkinan jelas. Jadi, kita boleh memperkenalkan, apakah sebabnya Biasanya ke minus 4, minus 3, minus 2, minus 1, dan sebagainya. Dan perkara lain yang kita mahu menakutkan adalah perubahan perubahan, apakah perubahan atau perubahan. Jadi, kita pertama melakukan simulasi, apabila ketigaan yang anda lihat di sini adalah perubahan kuat yang kita terungkau. Jadi, di sini, tidak ada perubahan kuat dan minus 1 dan minus 1. Dan dalam mesyuarat kita sebenarnya, kita juga dapat melihat keadaan yang sama di tempat yang kita inginkan untuk mempunyai. Jadi, maksudnya kita boleh sebenarnya memperkenalkan kedai dan distan hampir. Jadi, beberapa khabar yang penting, setelah kita sedang memperkenalkan keadaan, dan keadaan itu lebih susah untuk ditutupkan daripada keadaan dan distan hampir, tetapi tetapi tetap memperkenalkan keadaan itu mungkin. Dan kita boleh hanya memperkenalkan keadaan dan memperkenalkan keadaan untuk keadaan baru. Dan seperti yang anda lihat tadi, kita ada 81 keadaan jadi ada banyak keadaan yang kita boleh bermain dengan. Dan walaupun jika sain itu tak berakhir, kita boleh hanya menggunakan sain dengan memperkenalkan satu lagi keadaan. Dan juga dengan menggunakan perkenalkan keadaan, kita boleh juga cuba memperkenalkan beberapa informasi keadaan yang kita dapatkan sebelumnya. Dan satu perkara yang penting tentang keadaan itu adalah bahawa perkenalkan keadaan untuk setiap keadaan adalah bergantung dengan satu sama lainnya. Jadi, tiada keadaan yang tak berakhir, walaupun jika ada keadaan atau keadaan yang kita telah melakukan, ia tak berakhir. Sebenarnya, ada masa di mana informasi bergantung dengan satu sama lain untuk perkenalkan keadaan yang berakhir. Jadi, ini membantu kita memperkenalkan dan juga mempunyai keadaan awal yang tiada keadaan yang tak berakhir. Jadi, itu sahaja untuk keadaan saya. Terima kasih kerana perhatian kita.