基于条件生成对抗网络的侧信道攻击技术研究

汪晶; 王恺; 严迎建

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基于条件生成对抗网络的侧信道攻击技术研究

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近年来,深度学习技术广泛应用于侧信道攻击(side channel attack,SCA)领域。针对在基于深度学习的侧信道攻击中训练集数量不足的问题,提出了一种用于侧信道攻击的功耗轨迹扩充技术,使用条件生成对抗网络(conditional generate against network,CGAN)实现对原始功耗轨迹的扩充,并使用深度神经网络进行侧信道攻击。通过选择密码运算中间值的汉明重量(hamming weight,HW)作为CGAN的约束条件,将CGAN生成模拟功耗轨迹作为多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的训练数据,构建模型实现密钥恢复。通过实验对不同类型训练集的攻击效果进行比较,结果表明,使用CGAN生成的功耗轨迹和原始功耗轨迹具有相同的特征,使用扩充后的功耗轨迹对MLP神经网络进行训练和测试,训练精度和测试精度分别提高15.3%和14.4%。

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来源
《计算机工程与应用》 |2022年第6期|110-117|共8页
作者
汪晶; 王恺; 严迎建;
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作者单位

战略支援部队信息工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类加密与解密;
关键词
侧信道攻击; 深度学习; 条件生成对抗网络; 多层感知器;

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