侧信道攻击（Side-channel Attacks）是一种利用计算机系统中容易产生信息泄露的结构或特性来推测获取敏感信息的攻击手段,其成功率高,隐蔽性强,攻击手段多样,对计算机安全造成了严重的威胁。目前已有许多研究团队提出了针对侧信道攻击的检测和防御方法,其中基于机器学习与程序行为分析的方法成功率高且易于实现,在研究领域内更受欢迎。这类方法可以利用机器学习算法对某种特定的侧信道攻击手段进行分析和防御,然而在实际场景中,计算机系统面临的安全威胁情况复杂,可能遭遇的侧信道攻击种类是多样的,甚至可能同时遭遇多种侧信道攻击。此时针对单一攻击的防御很难达到理想的效果。针对这一情况,本文创新性地提出了基于机器学习的混合侧信道攻击检测方法,文章的主要研究内容如下:1.基于机器学习的混合侧信道攻击检测方法本文对计算机安全领域内基于机器学习的侧信道攻击检测和防御先关研究进行了大量调研,并在此基础上提出了利用机器学习检测混合侧信道攻击的方法构思,进一步构造了一个混合侧信道攻击检测系统,使其具备完整的流程和良好可扩展性。本文讨论了这一防御系统各个环节的实现细节,其中包括混合侧信道攻击程序行为特征的分析和提取、处理器性能监控计数器应用于侧信道攻击检测的可行性和具体方法、用于训练机器学习分类器的数据集构造方法、攻击检测采用的机器学习分类器的类型和原理等;随后本文在计算机系统中构造了混合侧信道攻击,从而模拟了实际情况下可能遭遇的复杂安全威胁,进而通过实验探究了检测系统在这种环境下准确分析和识别混合侧信道攻击的能力,验证了混合侧信道攻击实时检测的可行性和检测系统的性能,并通过各项指标对检测效果进行了综合分析和评价。2.混合侧信道攻击检测在实际应用中可能遇到的各类影响因素本文在研究中进一步分析了可能对混合侧信道攻击检测造成影响的各项因素,以及攻击检测在实际应用中可能面对的挑战和困难等。其中主要的影响因素和挑战包括:（1）系统噪声的影响。为了在理想情况下探究检测的准确率,侧信道攻击检测实验一般默认没有其他系统进程在检测过程中与受害者程序在同核上运行,然而这在实际应用中是难以保证的,检测的同时处理器中可能同时存在一些不被侧信道攻击作为目标的普通程序在同核运行,本文将这些程序视作系统噪声,并在有噪声与无噪声情况下分别通过实验观察检测准确率,从而分析系统噪声对混合侧信道攻击检测造成影响的程度。（2）不同种类侧信道攻击间的相互影响。混合侧信道攻击在构成上与普通侧信道攻击有着明显不同,当计算机系统遭遇混合侧信道攻击时,多种针对同一微架构部件或不同微架构部件的攻击同时存在。侧信道攻击的检测很大程度上依赖对处理器硬件状态参数的分析,而当多种侧信道攻击同时作用于计算机系统时,可能共同引起某些处理器硬件状态的变化,这就有可能导致攻击检测的准确率受到影响。本文通过多组对比实验探究了这种影响是否存在,以及混合侧信道攻击检测受到影响的程度。3.混合侧信道攻击检测的提升方法混合侧信道攻击检测在实际应用中会受到一些环境因素的影响,为了在一定程度上提升检测的准确率,增强检测系统的抗干扰能力以及在实际应用中的有效性,本文在深入分析各项影响因素的基础上提出了一些可以有效提升检测性能的方法。本文首先采用一定的预处理手段对数据集进行降噪,从而降低系统噪声对检测造成的影响,使检测系统在实际应用中具备更强的抗干扰能力;随后通过调整处理器性能监控计数器的取样粒度来降低不同攻击间的相互影响,进一步提升检测准确率,增强检测系统的整体性能。本文通过上述方法在一定程度上克服了混合侧信道攻击检测系统在实际应用中可能遇到的困难和挑战,以具备更强的检测性能,更好的实用性和抗干扰能力。综上所述,本文综合分析了计算机系统在实际运行中可能面对的复杂侧信道攻击威胁,并结合机器学习方法实现了对混合侧信道攻击的实时检测,设计了具备完整流程的检测系统。本文进一步探究了这种检测的可行性和实际应用时可能受到的影响和挑战,并针对这些问题提出了相应的改进手段,对检测系统进行了优化。本文提出的相关方法为进一步完善侧信道攻击的实时防御,保障计算机系统安全做出了贡献。