基于树突网络的侧信道攻击

王俊年; 王皖; 于文新; 胡钒梁

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基于树突网络的侧信道攻击

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由于深度学习对数据内在特征的敏感性,将深度学习算法应用于硬件加密芯片的侧信道分析,提高了侧信道分析的效率和准确率.但深度神经网络学习算法依旧是非线性结构未知的深层黑盒模型,模型结构和性能不一定是最优.该文提出一种基于树突网络的侧信道分析方法,由于树突网络内部非线性结构的可解释性,其系统辨识能力和运算复杂度均优于深度学习网络.在ChipWhisperer侧信道分析实验平台的CW308T-STM32F3和ATXMEGA128D4目标板上,针对AES-128加密算法进行侧信道分析实验,实验结果表明,基于树突网络的侧信道分析在模型参数规模、攻击精度、训练时间等方面都要优于多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型.

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来源
《湘潭大学学报：自然科学版》 |2021年第2期|P.16-30|共15页
作者
王俊年; 王皖; 于文新; 胡钒梁;
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作者单位

湖南科技大学物理与电子科学学院湖南湘潭411201智能传感器与新型传感材料湖南省重点实验室湖南湘潭411201湖南省教育厅知识处理与网络化制造重点实验室湖南湘潭411201;

湖南科技大学物理与电子科学学院湖南湘潭411201智能传感器与新型传感材料湖南省重点实验室湖南湘潭411201;

湖南省教育厅知识处理与网络化制造重点实验室湖南湘潭411201;

湖南科技大学物理与电子科学学院湖南湘潭411201智能传感器与新型传感材料湖南省重点实验室湖南湘潭411201;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类有限群论;
关键词
侧信道攻击; 树突网络; 深度学习; 高级加密标准;

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