基于深度殘差神經網絡的AES密碼芯片電磁攻擊研究
關鍵詞：電磁攻擊 aes密碼算法 殘差神經網絡 旁路攻擊
摘要：基于“分而治之”方法提出了一種在完全未知明文、密文及泄露中間值情況下的電磁泄漏攻擊方法.設計深度殘差神經網絡模型,對基于現場可編程邏輯門陣列(field programmable gate array,FPGA)的密碼芯片高級加密標準(advanced encryption standard,AES)加密算法進行了電磁分析攻擊.該模型包括數據擴展層和深度殘差層兩部分.數據擴展層將一維電磁信號數據擴展到二維,有效降低了模型的訓練難度;深度殘差層是基于殘差塊的深度神經網絡,有效解決了深層網絡的收斂難、調優難等問題.在明文和密文完全未知的情況下,僅僅通過采集到的電磁泄漏信號,利用該模型對密鑰的最后兩位進行了恢復實驗,實驗結果表明準確率達到了91.8%?在同等條件下,該模型的準確度比支持向量機(support vector machine,SVM)模型提升了近8%.
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