基于VGGNet卷积神经网络的加密芯片模板攻击新方法
New template attack method for encryption chip based on VGGNet convolutional neural network
1. 陆军工程大学石家庄校区 装备模拟训练中心, 石家庄 050003
2. 解放军78090部队, 成都 610036
摘要
针对传统模板分析在实际攻击中的难解问题，重点研究了在图像识别领域具有优异特征提取能力的VGGNet网络模型，提出了一种基于VGGNet网络模型的模板攻击新方法。为了防止信号质量对模型准确率带来较大影响，采用相关性能量分析方法对采集到的旁路信号质量进行了检验；为了适应旁路信号数据维度特征，对网络模型结构进行适度调整；在网络训练的过程中，对梯度下降速率较慢、梯度消失、过拟合等问题进行了重点解决，并采用5折交叉验证的方法对训练好的模型进行验证。最终实验结果表明，基于VGGNet模型的测试成功率为92.3%，较传统的模板攻击效果提升了7.7%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
国家青年科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0255
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2809-2812,2855
文章编号: 1001-3695(2019)09-054-2809-04
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
郭东昕, 陈开颜, 张阳, 等. 基于VGGNet卷积神经网络的加密芯片模板攻击新方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2809-2812,2855. (Guo Dongxin, Chen Kaiyan, Zhang Yang, et al. New template attack method for encryption chip based on VGGNet convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2809-2812,2855. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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