基于深度学习LSTM的侧信道分析

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加密数据的安全性受到加密算法和加密设备的影响,为评估密码硬件的可靠性,能量分析等多种针对加密平台的攻击方法得到广泛应用。深度学习是一种性能良好的数据分析方法,基于深度学习的功耗侧信道攻击方法一经提出便引起关注。提出一种基于深度学习LSTM的侧信道攻击方法,利用相关功耗分析方法确定侧信道功耗数据的兴趣点,通过兴趣点位置选择合适的兴趣区间作为特征向量以搭建神经网络模型。实验结果表明,相比MLP和CNN模型,LSTM网络模型在侧信道攻击中具有较高的攻击效率。
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针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路
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