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基于RF算法的侧信道攻击方法研究
文献摘要：
目前,随机森林(RF)算法在侧信道分析领域的潜力还没有得到充分利用.文章提出一种基于RF算法的侧信道攻击方法,分别从输入数据处理和参数控制两方面进行模型优化,在特征点选择和RF算法参数调优两方面进行改进.对于高维数据,首先使用SOST相关系数法选出100个特征点,然后对RF算法的各参数进行调优.实验结果表明,与采用默认参数值的基于RF算法的侧信道攻击相比,该方法的攻击成功率显著提高,模型的泛化能力也有一定程度的提高.
文献关键词：
机器学习;侧信道攻击;RF算法;模型选择
中图分类号：
作者姓名：
段晓毅;李邮;令狐韫行;胡荣磊
作者机构：
北京电子科技学院电子与通信工程系,北京 100070
文献出处：
引用格式：
[1]段晓毅;李邮;令狐韫行;胡荣磊-.基于RF算法的侧信道攻击方法研究)[J].信息网络安全,2022(01):19-26
A类：
B类：
RF,侧信道攻击,攻击方法,侧信道分析,输入数据,参数控制,模型优化,特征点,点选,算法参数,参数调优,高维数据,SOST,相关系数法,默认,参数值,泛化能力,模型选择
AB值：
0.326369
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