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基于深度残差神经网络的AES密码芯片电磁攻击研究

作者:罗漫; 张洪欣电磁攻击aes密码算法残差神经网络旁路攻击

摘要:基于“分而治之”方法提出了一种在完全未知明文、密文及泄露中间值情况下的电磁泄漏攻击方法.设计深度残差神经网络模型,对基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)的密码芯片高级加密标准(advanced encryption standard,AES)加密算法进行了电磁分析攻击.该模型包括数据扩展层和深度残差层两部分.数据扩展层将一维电磁信号数据扩展到二维,有效降低了模型的训练难度;深度残差层是基于残差块的深度神经网络,有效解决了深层网络的收敛难、调优难等问题.在明文和密文完全未知的情况下,仅仅通过采集到的电磁泄漏信号,利用该模型对密钥的最后两位进行了恢复实验,实验结果表明准确率达到了91.8%・在同等条件下,该模型的准确度比支持向量机(support vector machine,SVM)模型提升了近8%.

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电波科学学报

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