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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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文献信息
篇名 针对密码芯片数据搬移能量曲线的机器学习攻击
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 密码硬件 k近邻算法 机器学习 朴素贝叶斯 支持向量机 模板攻击
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 415-419
页数 5页 分类号 TP309.7
字数 5188字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.017
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 王新安 北京大学信息科学技术学院 59 187 6.0 11.0
2 张翌维 7 23 3.0 4.0
3 唐有 2 1 1.0 1.0
4 张亮亮 北京大学信息科学技术学院 4 9 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
密码硬件
k近邻算法
机器学习
朴素贝叶斯
支持向量机
模板攻击
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
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
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13
总被引数(次)
36111
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