基于深度学习和机器学习的侧信道攻击

机器学习的优点

优点很明显,机器学习侧信道攻击可以快速的分类能量轨迹携带秘钥的汉明重量,在某些受限情况下(比如3次失败就锁定),更有效果。

对齐?还是不对齐?

使用CNN可以攻击非对齐的能量轨迹,但是我试了使用fft之后的频域曲线进行攻击,效果也不错。如果能量轨迹采集的时候不对齐,攻击的效果会下降,建议还是对齐一下,性价比比较高。

特征点提取问题

传统的提取方式,提取出来的点都是来自与同一个线性特征,无法提取非线性特征,PCA在这个情况下比较好,无论时域还是频域。

代码

我的毕设代码在github上,写的有点丑

https://github.com/backahasten/Simple-deep-learning-SCA

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转载自www.cnblogs.com/backahasten/p/12401851.html
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