典型文献
基于条件生成对抗网络的侧信道攻击技术研究
文献摘要：
近年来,深度学习技术广泛应用于侧信道攻击(side channel attack,SCA)领域.针对在基于深度学习的侧信道攻击中训练集数量不足的问题,提出了一种用于侧信道攻击的功耗轨迹扩充技术,使用条件生成对抗网络(conditional generate against network,CGAN)实现对原始功耗轨迹的扩充,并使用深度神经网络进行侧信道攻击.通过选择密码运算中间值的汉明重量(hamming weight,HW)作为CGAN的约束条件,将CGAN生成模拟功耗轨迹作为多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的训练数据,构建模型实现密钥恢复.通过实验对不同类型训练集的攻击效果进行比较,结果表明,使用CGAN生成的功耗轨迹和原始功耗轨迹具有相同的特征,使用扩充后的功耗轨迹对MLP神经网络进行训练和测试,训练精度和测试精度分别提高15.3％和14.4％.
文献关键词：
侧信道攻击;深度学习;条件生成对抗网络;多层感知器
中图分类号：
作者姓名：
汪晶;王恺;严迎建
作者机构：
战略支援部队信息工程大学,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]汪晶;王恺;严迎建-.基于条件生成对抗网络的侧信道攻击技术研究)[J].计算机工程与应用,2022(06):110-117
A类：
hamming
B类：
条件生成对抗网络,侧信道攻击,攻击技术,深度学习技术,side,channel,attack,SCA,击中,训练集,功耗,使用条件,conditional,generate,against,network,CGAN,使用深度,深度神经网络,密码运算,中间值,汉明,weight,HW,成模,多层感知器,multi,layer,perceptron,MLP,训练数据,构建模型,模型实现,密钥恢复,测试精度
AB值：
0.320367
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