典型文献
基于电磁辐射与深度学习的芯片指令分析
文献摘要：
针对传统的芯片指令分析的局限性以及指令恢复准确率低下等问题,文中结合旁路分析与深度学习算法实现芯片指令的逆向分析.由于芯片在工作时能够通过不同的方式泄露旁路信号,因此,首先对芯片特性进行分析,找出不同执行指令、操作数据、指令地址之间电磁旁路信号的差异形式;然后,利用深度神经网络构建指令逆向分析模型,在分析连续执行指令信号时,对多周期指令进行分割并提出分阶段识别的方法恢复指令;最后,在STC89C52RC芯片上进行实验并分析,验证该方案的可行性与有效性.
文献关键词：
芯片指令分析;电磁辐射;深度学习;旁路分析;逆向分析;指令分割;指令恢复
中图分类号：
作者姓名：
李雄伟;刘俊延;张阳;陈开颜;刘林云;张帆
作者机构：
陆军工程大学石家庄校区,河北 石家庄 050003;航天系统部,北京 100094
文献出处：
引用格式：
[1]李雄伟;刘俊延;张阳;陈开颜;刘林云;张帆-.基于电磁辐射与深度学习的芯片指令分析)[J].现代电子技术,2022(14):29-34
A类：
芯片指令分析,指令分割
B类：
电磁辐射,指令恢复,旁路分析,深度学习算法,算法实现,逆向分析,操作数,地址,异形,深度神经网络,网络构建,多周期,期指,分阶段,阶段识别,复指,STC89C52RC
AB值：
0.289856
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