【摘 要】
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为解决模板攻击对先验知识要求较为苛刻的问题,基于聚类的半监督式模板攻击方法,研究了能耗泄露曲线特征点的选择,提出了基于皮尔逊相关系数和主成分分析（Principal Component
【机 构】
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北京邮电大学电子工程学院,安全生产智能监控北京市重点实验室（北京邮电大学）,中国信息安全测评中心,浙江大学信息与电子工程学院,山东省烟台大学光电信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61571063,61472357,61202399）, 北京市自然基金（No.4112039）
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为解决模板攻击对先验知识要求较为苛刻的问题,基于聚类的半监督式模板攻击方法,研究了能耗泄露曲线特征点的选择,提出了基于皮尔逊相关系数和主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法对旁路泄露进行特征提取的方法.在聚类过程中,通过少量的有标号的信息来辅助并引导聚类过程对无标号数据的聚类处理,放宽了模板攻击的假设条件.以轻量级分组密码（Light Encryption Device,LED）算法旁路泄露为例,通过实验研究了特征选取等因素对密钥恢复的影响,并分析了能量迹中的数
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