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申请/专利权人：郑州大学
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118249981A
主分类号：H04L9/00
分类号：H04L9/00;H04L9/40;G06N3/0464;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于域对抗神经网络的侧信道攻击方法，旨在提高攻击模型的攻击效果和泛化能力。该方法通过在分析设备和目标设备之间建立一个特征提取器，将源域和目标域的侧信道泄漏信息映射到一个有域不变性的特征空间中，能够实现在不同场景下实施侧信道攻击。同时，该方法还可以通过对抗性训练的方式，提高攻击模型的鲁棒性，破解一些常规的防御技术，如掩蔽、噪声等。方法具有泛化能力强、鲁棒性高、攻击精度高等特点，可广泛应用于密码分析、身份验证和加密通讯等领域。
主权项：1.一种基于域对抗神经网络的侧信道攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：a在加密设备上运行密码算法，采集设备运行时的功耗泄漏能量迹；b利用相关特征提取算法，确定功耗信息泄露位置点，提取能量迹中的特征点，得到新的能量迹；c根据特征点提取后的能量迹数据，构建带标签的源域数据集和不带标签的目标域数据集；d构建域对抗神经网络模型，该模型包括特征提取器、标签预测器和域判别器；e利用域对抗神经网络模型的特征提取器提取目标设备的侧信道信息特征，同时在标签预测器中进行侧信道攻击；f利用域分类器对特征提取器生成的特征进行域分类，使提取到的特征能够与目标设备的特征保持一致，以增强攻击的鲁棒性；g迭代训练DANN模型，并根据最终的损失函数选择最优模型；h利用训练好的DANN模型在目标设备上进行侧信道攻击，并恢复出密钥等敏感信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于域对抗神经网络的侧信道攻击方法
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