文章总结： 这篇文章介绍了阎文斌在SDC2025上的演讲，探讨使用CPU使用率作为侧信道攻击信号源的可行性。通过QEMU仿真STM32微控制器，将CPU消耗映射为功耗轨迹，对AES、SM4、RSA等多种密码算法进行测试。实验结果表明，CPU使用率不能作为有效的侧信道攻击信号源，因为它反映的是时间片占用比例而非电流瞬时变化。尽管核心假设被证伪，但研究提供了清晰的科研边界，并开发了一套软件侧信道仿真平台，为未来研究方向如CPU微架构特征分析等奠定了基础。
综合评分： 88
文章分类： 漏洞分析,二进制安全,安全工具,IoT安全
SDC2025 议题回顾 | 仿真驱动的侧信道攻击新范式：让CPU消耗成为密码学安全的X光机
SDC2025
看雪学苑
2025年11月5日 18:07
上海
议题回顾
在传统侧信道攻击研究中，昂贵的硬件设备和复杂的实验环境往往成为研究者的”拦路虎”。
本议题将展示一种革命性的研究方法：通过QEMU仿真STM32微控制器，将CPU消耗巧妙映射为功耗轨迹，实现对AES、SM4、RSA、ECC、SM2以及后量子密码算法 dilithium 等主流密码算法的侧信道攻击。
一起来回顾下 阎文斌在 SDC2025上发表的议题演讲：《仿真驱动的侧信道攻击新范式：让CPU消耗成为密码学安全的X光机》
演讲嘉宾：阎文斌
看雪论坛编程版主（论坛ID：玩命），专业领域：密码学、侧信道攻击、软件保护、移动安全。
*以下为整理后的速记
大家好，我是阎文斌。今天要和大家分享的议题是《让CPU消耗成为密码学安全的X光机》。这个标题并不是我自己起的，是朋友帮我想的。我一看就特别喜欢，因为它非常贴切地表达了我这次实验探索的核心思想。
这是我第二次在看雪社区做分享。上一次是在十五年前，那时的会议还叫“中国软件开发峰会”。今天再次站在这里，既是一次回归，也是一次新的尝试。
这次我想分享的，是我在过去两周里做的一个探索性实验：——我们能否用CPU的使用率这个普通到不能再普通的指标，来实现一种新的侧信道攻击？
换句话说，能不能让“CPU消耗”成为洞察密码算法安全性的“X光机”？
一、初衷：从构建模拟平台到一个“大胆的想法”
最初，我的目标非常现实：构建一个线上侧信道攻击仿真教学平台。
我们知道，传统侧信道攻击依赖硬件，需要昂贵的探针与采集设备，比如示波器、功耗探针、电磁线圈等。这使得入门门槛极高，很多人只能在论文里看别人做实验。
所以我想：能不能先在纯软件的世界里，高度还原出功耗攻击的过程？
于是我们设计了一个完整的模拟流水线，主要分三步：
1.生成基础功耗：模拟芯片空闲时的功耗状态，基础功耗加上高斯噪声；
2.生成算法操作功耗：模拟加密算法在执行关键步骤（比如AES的S盒查询）时的功耗波动。我们涵盖了常见算法：AES、SM4、RSA、ECC、SM2，甚至后量子算法Dilithium；
3.叠加与逼真化：把这些波动叠加回基础功耗中，并考虑各种现实因素，例如：
这套模拟系统不仅可以生成功耗轨迹，还能直接运行SPA、DPA、CPA、模板攻击等算法，形成了一套完整的教学与实验平台。
一开始，我只是希望学生和研究者可以在这个平台上复现经典攻击，理解原理。
但就在这个阶段，一个“疯狂”的想法出现了：
“既然我们能在仿真中重现功耗，那能不能再进一步？
能不能直接利用真实CPU的使用率——也就是操作系统层面统计的CPU占用比例，去代替物理功耗信号？
如果这能行，那侧信道攻击的成本几乎为零！”
这是一个有点异想天开的想法，但科研的很多突破往往就诞生于这种“大胆假设”。
于是我决定——试一试。
二、行动：让想法落地的两周实验
我用了两周时间，全力投入实验。从最初验证到最后分析，大致经历了三个阶段。
第一回合：简单验证
我首先在常规平台上运行AES、SM4、RSA等算法，用脚本实时采样CPU使用率，把这些轨迹输入CPA分析算法，尝试看是否能得到密钥的泄露。
结果非常令人沮丧。
无论是原始数据，还是经过平滑、平均、去噪处理后的结果，攻击效果几乎为零。看上去CPU使用率这个指标，与加密操作之间完全没有相关性。
第二回合：深入排查
我怀疑问题出在环境噪声太大。于是我决定去掉解释执行层带来的干扰，直接把五种算法编译成STM32固件，然后在QEMU虚拟硬件中运行，以获得一个更纯净、更可控的实验环境。
但新问题很快出现了：QEMU的硬件仿真并不完美。
例如SPI通信的状态标志位不会自动更新，导致实验逻辑无法顺利进行。
我们尝试过用GDB监控内存、手动修改标志位，但那样代价太高，严重影响采样速度。
最后我选择了折中方案：使用UART + Stdio输出机制。
通过外部脚本生成头文件，编译固件，然后用脚本实时监控串口标记，触发CPU使用率采集。
尽管整个过程极其繁琐，但最终我得到了第一批较干净的实验数据。
结果呢？
依然令人失望——CPU使用率与加密内部状态之间的相关性几乎不存在。
第三回合：系统性分析
我决定彻底做一遍全面实验。
对五种加密算法（AES、SM4、RSA、ECC、Dilithium）的27种模式组合，我分别采集了10、25、100、500条轨迹。然后对比各算法在不同采样规模下的Pearson相关系数。
结果非常有意思：
◆小样本“假象”：当只有10条轨迹时，一些算法（特别是ECC-P256）似乎表现出强相关（高达0.65）。这让我一度以为方向正确；
◆大样本“真相”：当轨迹增至500条后，所有算法的相关性都掉到0.12以下，属于统计学上的“极弱相关”。
换句话说，小样本带来的强相关完全是统计幻觉。随着样本量增大，虚假的规律自动消散。
三、结论：为什么这条路走不通？
最终，实验给出了一个非常明确的结论：
用CPU使用率作为侧信道信号源，在当前架构下行不通。
原因其实很本质——侧信道攻击关注的是**“电流的瞬时变化”，而CPU使用率反映的只是“时间片的占用比例”。
在真实的功耗分析中，信号来自晶体管级的物理现象：每个比特在0和1之间翻转时，晶体管的导通状态发生变化，产生不同的瞬时电流。而不同数据会导致电流曲线细微变化，从而泄露密钥。
而CPU使用率，是操作系统统计出来的一个高层指标，它衡量的是“CPU这段时间有多忙”，但它并不关心CPU到底在做什么。
对操作系统而言，ADD、XOR、MUL指令都是“忙”；而侧信道攻击需要知道“在哪个比特上忙”。
也就是说，功耗信号反映的是操作的内容，而CPU使用率只能反映操作的强度。
后者已经是一个被抽象、平滑化、丢失细节的统计结果，关键特征早已被掩盖。
#
四、收获与展望：科研不止结果
虽然这个核心假设被证伪了，但整个过程仍然极具价值。
在科研中，一个清晰的负面结果，往往比模糊的正结果更重要——它为后来者划定了边界。
这次实验带来了三方面的成果：
1.一套完善的软件侧信道仿真平台。
它不仅能教学，还能帮助研究人员在没有硬件条件下模拟功耗泄露。
2.一套完整的数据与分析框架。
基于Python与QEMU的采集工具链已经开源，任何人都可以复现实验。
3.一个清晰的科研边界：
我们知道了CPU使用率不可行，但也启发了新的思考——那有没有别的可观测指标？
于是我计划在后续尝试几个新方向：
◆回归真实硬件：通过实际功耗采集设备重新验证，建立对比模型；
◆挖掘CPU微架构特征：CPU使用率不行，那性能监控单元（PMU）事件呢？例如缓存命中率、分支预测失败次数、特定指令计数等，也许能捕捉到细粒度的泄露；
◆算法平坦化分析：去除循环与条件分支，固定指令路径，探索在这种条件下的“消耗指纹”；
◆时序攻击重研究：基于时间测量的经典攻击方式，仍可能与CPU微事件结合产生新的突破。
这些方向未必都能成功，但每一条都值得尝试。
基于QEMU仿真侧信道环境的开源地址： https://gitee.com/ga4ss/s31-bsim.git
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五、结语：科研的意义在路上
到最后，我常常会问自己：这两周的实验虽然结论是否定的，那它的意义是什么？
我认为——科研的价值不在于结果是否惊艳，而在于探索的过程是否让边界更清晰。
这次实验让我更深刻地理解了侧信道攻击的本质，也留下了一套可复现、可教学的工具。
最后，我想用一句话作为结尾：
“什么是路？
路就是从没路的地方踏出来的，从荆棘丛中走出来的那一条。”
科研也是如此。我们大胆假设，小心求证。
即使结果是一条死胡同，但在开路的过程中，我们留下的脚印、工具、数据，都会为后来者照亮方向。
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