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基于卷积自编码器的侧信道分析OACSTPCD

Side Channel Analysis Based on Convolutional Auto-encoder

中文摘要英文摘要

兴趣点作为侧信道分析中的重要指标,准确选择出有效的兴趣点具有重要意义.针对公钥密码算法的聚类模型中兴趣点选择效果不佳,导致低识别率的问题,本文提出一种基于卷积自编码器的兴趣点选择方法.该方法在数据预处理后使用卷积自编码器来对数据特征进行学习,将其编码输出作为选择的兴趣点,结合聚类算法来完成侧信道攻击,最终成功恢复出密钥.实验以SM2解密算法中的多倍点运算过程作为研究对象,结果显示本文提出的方法可以用于侧信道分析中数据的兴趣点选择,大大提高了神经网…查看全部>>

As an important indicator in side channel analysis,Points-Of-Interest(POI)is of great significance to accurately se-lect effective POI.Aiming at the problem of poor selection of POI in the clustering model of public key cryptography algorithm,which leads to low recognition rate,this paper proposes a method of POI selection based on convolutional auto-encoder.After data preprocessing,the method uses convolutional auto-encoder to learn data features,and …查看全部>>

曾钟静昕;甘刚

成都信息工程大学网络空间安全学院,四川 成都 610225成都信息工程大学网络空间安全学院,四川 成都 610225

计算机与自动化

侧信道卷积自编码器聚类SM2算法兴趣点选择

side channelconvolutional auto-encoderclusteringSM2 algorithmPOI selection

《计算机与现代化》 2024 (3)

110-114,121,6

四川省科技计划项目(2021ZYD0011,23ZDYF0380)四川省哲学社会科学规划项目(SC21B034)成都信息工程大学创新创业训练计划项目(20201062125,202110621224,202110621225)

10.3969/j.issn.1006-2475.2024.03.018

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