【摘 要】
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机器学习和传统侧信道攻击技术中的模板攻击有类似的处理过程,它们都由学习和测试两个阶段组成。模板攻击可以看作是有监督学习的分类技术,而机器学习领域也有很多这样的分类
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院,国民技术股份有限公司博士后科研工作站
【基金项目】
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国家核高基科技重大专项(2014ZX01032-204)
论文部分内容阅读
机器学习和传统侧信道攻击技术中的模板攻击有类似的处理过程,它们都由学习和测试两个阶段组成。模板攻击可以看作是有监督学习的分类技术,而机器学习领域也有很多这样的分类算法。为了探索机器学习算法在侧信道攻击中的应用,以实际密码芯片中的数据搬移操作为攻击对象,研究了一些机器学习算法利用已知搬移数据值的能量曲线,对新的能量曲线的搬移数据值的预测效果。结果表明,在采用一条能量曲线进行测试时,一些机器学习算法比模板攻击预测的正确率更高。
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