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摘要:
针对传统的差分能量分析(DPA)方法存在的样本规模需求较大以及基于深度学习的旁路模板攻击在计算资源消耗较高,训练周期较长等问题,在介绍了卷积神经网络的实现原理与技术特点、理论分析了传统的差分能量分析方法的实现过程以及选择了合适的数据类别划分规则的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的加密芯片差分攻击新方法.通过对运行DES加密算法的微控制器(AT89C52)进行差分分析对比实验,实验结果表明,新方法较传统的差分方法在样本规模需求方面有较大的改善,并且新方法不需要不断地通过加大迭代次数来提高正确匹配率,在计算资源消耗和训练周期方面有所优化.
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的加密芯片差分攻击新方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 差分分析 卷积神经网络 DES加密算法 旁路攻击
年,卷(期) 2018,(21) 所属期刊栏目 网络、通信与安全
研究方向 页码范围 65-70
页数 6页 分类号 TN918
字数 5204字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0458
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 魏延海 陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心 5 2 1.0 1.0
2 张阳 陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心 14 3 1.0 1.0
3 胡晓阳 陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心 8 2 1.0 1.0
4 陈开颜 陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心 12 3 1.0 1.0
5 郭东昕 陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心 7 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
差分分析
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DES加密算法
旁路攻击
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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