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侧信道攻击利用密码算法在物联网设备上执行时产生的时间、功耗、电磁辐射和故障输出等泄露来恢复密钥或者其他敏感信息,它已经成为了加密安全设备的重要威胁之一.近年来,建模类侧信道攻击在加密算法安全性评估中发挥着重要的作用,它被认为是现阶段最强大的攻击方法.随后,深度学习技术应用于建模类侧信道攻击,并且在公开数据集上取得了良好的效果.在本文中,我们提出了一种优化的卷积神经网络侧信道攻击方法,该方法将一种新的网络结构SincNet应用于侧信道攻击, SincNet卷积层只需要学习滤波器的高和低两个截止频率,相