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基于树突网络的侧信道攻击∗
基于树突网络的侧信道攻击∗
作者:
王俊年
王皖
于文新
胡钒梁
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
侧信道攻击
树突网络
深度学习
高级加密标准
摘要:
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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文献信息
篇名
基于树突网络的侧信道攻击∗
来源期刊
湘潭大学学报(自然科学学报)
学科
关键词
侧信道攻击
树突网络
深度学习
高级加密标准
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
16-30
页数
15页
分类号
O152.1
字数
语种
中文
DOI
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树突网络
深度学习
高级加密标准
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
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主办单位:
湘潭大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-5900
CN:
43-1066/TN
开本:
出版地:
湖南省湘潭市湘潭大学期刊社
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2407
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