基于PCA和SVM的电磁模板分析攻击

• 作者: 张鹏 赵强 邓高明 陈开颜
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 模板分析 电磁旁路攻击 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 1837-1839,1868
• 页数: 4页
• 分类号: TN918
• 语种: 中文

摘要

在分析密码芯片电磁辐射数据相关性的基础上,提出了一种基于主成分分析(PCA)技术和多分类支持向量机(SVM)的模板分析密码旁路攻击方法.将密码设备运行时采集到的泄漏的电磁信号经过PCA处理之后作为特征向量,其对应的密钥作为类别,用已知密钥情况下获得的样本训练多分类SVM,用训练好的多分类SVM对未知密钥的电磁信号进行分类,并根据分类结果推测密钥值.实验表明,在用相同多个主成分和训练样本的条件下,SVM的分类效果好于大多数文献上使用的Bayes判别的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵强	军械工程学院计算机工程系	70	443	11.0	15.0
2	陈开颜	军械工程学院计算机工程系	61	247	8.0	11.0
3	张鹏	军械工程学院计算机工程系	56	274	9.0	11.0
4	邓高明	军械工程学院计算机工程系	31	218	10.0	12.0