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基于树突网络的侧信道攻击
被引量：
3
1
作者
王俊年
王皖
+1 位作者
于文新
胡钒梁
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第2期16-30,共15页
由于深度学习对数据内在特征的敏感性,将深度学习算法应用于硬件加密芯片的侧信道分析,提高了侧信道分析的效率和准确率.但深度神经网络学习算法依旧是非线性结构未知的深层黑盒模型,模型结构和性能不一定是最优.该文提出一种基于树突...
由于深度学习对数据内在特征的敏感性,将深度学习算法应用于硬件加密芯片的侧信道分析,提高了侧信道分析的效率和准确率.但深度神经网络学习算法依旧是非线性结构未知的深层黑盒模型,模型结构和性能不一定是最优.该文提出一种基于树突网络的侧信道分析方法,由于树突网络内部非线性结构的可解释性,其系统辨识能力和运算复杂度均优于深度学习网络.在ChipWhisperer侧信道分析实验平台的CW308T-STM32F3和ATXMEGA128D4目标板上,针对AES-128加密算法进行侧信道分析实验,实验结果表明,基于树突网络的侧信道分析在模型参数规模、攻击精度、训练时间等方面都要优于多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型.
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关键词
侧信道攻击
树突网络
深度学习
高级加密标准
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职称材料
题名
基于树突网络的侧信道攻击
被引量：
3
1
作者
王俊年
王皖
于文新
胡钒梁
机构
湖南
科技大学物理与电子科学学院
智能传感器与新型传感材料
湖南省
重点
实验室
湖南省教育厅知识处理与网络化制造重点实验室
出处
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第2期16-30,共15页
基金
国家自然科学基金(61973109)。
文摘
由于深度学习对数据内在特征的敏感性,将深度学习算法应用于硬件加密芯片的侧信道分析,提高了侧信道分析的效率和准确率.但深度神经网络学习算法依旧是非线性结构未知的深层黑盒模型,模型结构和性能不一定是最优.该文提出一种基于树突网络的侧信道分析方法,由于树突网络内部非线性结构的可解释性,其系统辨识能力和运算复杂度均优于深度学习网络.在ChipWhisperer侧信道分析实验平台的CW308T-STM32F3和ATXMEGA128D4目标板上,针对AES-128加密算法进行侧信道分析实验,实验结果表明,基于树突网络的侧信道分析在模型参数规模、攻击精度、训练时间等方面都要优于多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型.
关键词
侧信道攻击
树突网络
深度学习
高级加密标准
Keywords
side-channel attacks
Dendrite Net
deep learning
AES
分类号
O152.1 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于树突网络的侧信道攻击
王俊年
王皖
于文新
胡钒梁
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2021
3
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