【摘 要】
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S-Box功耗随机化是一种对抗侧信道攻击的防御方案,该方案将设备加密过程中S-Box输出值功耗泄露的位置进行随机化处理,降低了中间值与能量消耗的相关性,使得基于固定位置进行能量分析的代价大幅增加.具备平移不变性的卷积神经网络在侧信道攻击上取得了显著的效果.为进一步提高其对S-Box功耗随机化防御方案的攻击能力,基于贝叶斯个性化排序的思想,提出一种更符合侧信道攻击原理的CNN-BPR模型.实验结果表明,与Softmax交叉熵损失模型相比,CNN-BPR模型在使用全部训练能迹用于模板攻击时,成功恢复密钥所需要
【机 构】
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成都信息工程大学网络空间安全学院,四川成都610225
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S-Box功耗随机化是一种对抗侧信道攻击的防御方案,该方案将设备加密过程中S-Box输出值功耗泄露的位置进行随机化处理,降低了中间值与能量消耗的相关性,使得基于固定位置进行能量分析的代价大幅增加.具备平移不变性的卷积神经网络在侧信道攻击上取得了显著的效果.为进一步提高其对S-Box功耗随机化防御方案的攻击能力,基于贝叶斯个性化排序的思想,提出一种更符合侧信道攻击原理的CNN-BPR模型.实验结果表明,与Softmax交叉熵损失模型相比,CNN-BPR模型在使用全部训练能迹用于模板攻击时,成功恢复密钥所需要的攻击能迹数量能够减少3％,当使用60％的训练能迹用于模板攻击时,减少的攻击能迹数量能够达到27％.
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