【摘 要】
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在模板（Template Attacks,TA）攻击的研究中,如何利用功耗曲线信息,合理选择有效点,增强匹配效果是改进模板攻击的一个重要方向.文中分析了目前有关功耗曲线主要特征提取方法的
【机 构】
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北京邮电大学电子工程学院,中国信息安全测评中心,安全生产智能监控北京市重点实验室（北京邮电大学）,山东省烟台大学光电信息技术学院
【基金项目】
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资助项目：国家自然科学基金（No.61202399）,北京市自然基金（No.4112039）
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在模板（Template Attacks,TA）攻击的研究中,如何利用功耗曲线信息,合理选择有效点,增强匹配效果是改进模板攻击的一个重要方向.文中分析了目前有关功耗曲线主要特征提取方法的优缺点,并提出了一种基于回声状态网络（Echo State Network,ESN）的功耗曲线特征提取方法.该方法针对ESN分类方法中的储备池参数选择问题,以时间预测序列精度为标准,采用网格法进行参数空间的优化搜索,并利用神经网络以数据样本形式作为定量知识自行处理的能力,对粗略对齐下的功耗曲线的特征提取能力进行了测试和评估
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