SCAred

scared é um framework de análise de canais laterais mantido pela equipe eShard.

Primeiros passos

Requisitos

Scared precisa de Python 3.11, 3.12 ou 3.13 e Numpy>=2

Você pode instalar scared, dependendo da sua configuração:

• a partir do código fonte
• com pip
• com conda

Instalar com conda

Basta executar:

conda install -c eshard scared

Instalar com pip

Wheels Python estão disponíveis no PyPI, basta executar:

pip install scared

Instalar a partir do código fonte

Para instalar a partir do código fonte, você precisará executar:

pip install .

a partir da pasta do código fonte.

Se você planeja contribuir, veja CONTRIBUTING.md para instalar a biblioteca em modo de desenvolvimento e executar a suíte de testes.

Faça uma primeira coisa legal

Comece a usar o scared fazendo algo legal:

# First import the lib
import scared
import numpy as np

# Define a selection function
@scared.attack_selection_function
def first_add_key(plaintext, guesses):
    res = np.empty((plaintext.shape[0], len(guesses), plaintext.shape[1]), dtype='uint8')
    for i, guess in enumerate(guesses):
        res[:, i, :] = np.bitwise_xor(plaintext, guess)
    return res

# Create an analysis CPA
a = scared.CPAAttack(
        selection_function=first_add_key,
        model=scared.HammingWeight(),
        discriminant=scared.maxabs)

# Load some traces, for example a dpa v2 subset
ths = scared.traces.read_ths_from_ets_file('dpa_v2.ets')

# Create a container for your ths
container = scared.Container(ths)

# Run!
a.run(container)

Documentação

Para ir além e aprender tudo sobre o scared, acesse a documentação completa. Você também pode ter uma introdução interativa ao scared iniciando estes notebooks com Binder.

Contribuindo

Todas as contribuições, começando pelos feedbacks, são bem-vindas. Por favor, leia CONTRIBUTING.md se deseja contribuir com o projeto.

Licença

Esta biblioteca é licenciada sob a licença LGPL V3. Consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

Ela é destinada principalmente para uso não comercial, por acadêmicos, estudantes ou profissionais dispostos a aprender os fundamentos da análise de canais laterais.

Se você deseja usar esta biblioteca em um contexto comercial ou industrial, a eShard fornece licenças comerciais mediante taxas. Entre em contato!

Autores

Veja AUTHORS para a lista de contribuidores do projeto.

Builds binárias disponíveis

Builds binárias (wheels no PyPI e builds conda) estão disponíveis para as seguintes plataformas e versões do Python.

Plataformas:

• Linux x86 64
• Macosx x86 64

Versão do Python:

• 3.11
• 3.12
• 3.13