文献类型：会议论文

中文题名：基于无监督深度学习的非建模功耗分析方法综述

作者：杨宁;李想;曾露;陈艾东

第一作者：杨宁

机构：[1]北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;[2]北京联合大学机器人学院;[3]多智能体系统研究中心

第一机构：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

会议论文集：中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会论文集

会议日期：20231116

会议地点：中国江苏镇江

语种：中文

中文关键词：侧信道攻击;深度学习;无监督;功耗分析;非建模

摘要：侧信道攻击是一种对嵌入式设备造成巨大威胁的一种攻击方法,结合深度学习技术最具实用性的方法之一是非建模类的无监督功耗分析攻击方法。无监督非建模功耗分析攻击自2019年被提出,主要以差分深度学习分析方法为主,该方法借鉴了差分能量分析技术,引入了深度学习方法,使用深度神经网络的训练指标的好坏来推理正确密钥。其他学者陆续提出改进方法,用于增强差分深度学习的分析性能,分别有改进的数据准备方法、引入自编码器的方法、融入注意力机制的方法以及将训练过程通过不同方法转变为一次训练的技术等。然而,差分深度学习分析的时间复杂度和训练成本仍然较高,未来可通过无监督深度学习技术在其他领域的研究与应用来探索更高效和更准确的分析方法。