在针对密码芯片的攻击中,能量分析攻击是一种行之有效的攻击方式。传统的能量分析攻击以差分能量分析攻击(Differential Power Analysis,DPA)、相关功耗分析攻击(Correlation Power Analysis,CPA)、模板攻击(Template Attacks,TA)为主...在针对密码芯片的攻击中,能量分析攻击是一种行之有效的攻击方式。传统的能量分析攻击以差分能量分析攻击(Differential Power Analysis,DPA)、相关功耗分析攻击(Correlation Power Analysis,CPA)、模板攻击(Template Attacks,TA)为主。随着科技的进步,机器学习迈入时代舞台。越来越多的能量分析攻击也开始基于机器学习实现,而集成学习是机器学习中一种有效的方法。集成学习可以综合多种机器学习算法,产生效果更优的能量分析攻击。本文首先对能量分析攻击及机器学习算法进行研究;其次,实现了基于支持向量机、随机森林等多种机器学习的能量分析攻击;最后,利用集成学习投票法生成组合攻击模型,并对各种攻击模型进行测试比对。实验结果表明,集成学习效果在绝大多数情况下,优于单一机器学习攻击效果;不同的集成学习组合效果不同,当机器学习算法原理相近时,会导致集成学习效果不佳。展开更多
文摘在针对密码芯片的攻击中,能量分析攻击是一种行之有效的攻击方式。传统的能量分析攻击以差分能量分析攻击(Differential Power Analysis,DPA)、相关功耗分析攻击(Correlation Power Analysis,CPA)、模板攻击(Template Attacks,TA)为主。随着科技的进步,机器学习迈入时代舞台。越来越多的能量分析攻击也开始基于机器学习实现,而集成学习是机器学习中一种有效的方法。集成学习可以综合多种机器学习算法,产生效果更优的能量分析攻击。本文首先对能量分析攻击及机器学习算法进行研究;其次,实现了基于支持向量机、随机森林等多种机器学习的能量分析攻击;最后,利用集成学习投票法生成组合攻击模型,并对各种攻击模型进行测试比对。实验结果表明,集成学习效果在绝大多数情况下,优于单一机器学习攻击效果;不同的集成学习组合效果不同,当机器学习算法原理相近时,会导致集成学习效果不佳。
