scared 是一个侧信道分析框架，由 eShard 团队维护。
Scared 需要 Python 3.11、3.12 或 3.13 以及 Numpy>=2
您可以根据自己的环境安装 scared：
pipcondaconda 安装您只需运行：
conda install -c eshard scared
pip 安装Python 轮子文件可从 Pypi 获取，只需运行：
pip install scared
要从源码安装，您需要运行：
pip install .
在源码文件夹中。
如果您计划贡献，请参阅 CONTRIBUTING.md 以开发模式安装库并运行测试套件。
通过做一件酷炫的事情开始使用 scared：
# 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)
要深入了解 scared，请访问 完整文档。
您还可以通过 Binder 启动这些笔记本 获得交互式介绍。
欢迎所有贡献，从反馈开始。
如果您希望为项目做出贡献，请阅读 CONTRIBUTING.md。
该库采用 LGPL V3 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。
它主要面向非商业用途，供学术界、学生或愿意学习侧信道分析基础的专业人士使用。
如果您希望在商业或工业环境中使用该库，eShard 提供收费的商业许可证。联系我们！
请参阅 AUTHORS 了解项目贡献者列表。
以下平台和 Python 版本提供二进制构建（pypi 上的轮子文件和 conda 构建）。
平台：
Python 版本：