针对密码芯片数据搬移能量曲线的机器学习攻击
Journal of University of Electronic Science and Technology of China（2019）
摘要
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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