文献类型：会议论文

中文题名：基于深度学习的侧信道分析研究

作者：李想;张娟;陈艾东

第一作者：李想

机构：[1]北京市信息服务工程重点实验室;[2]北京联合大学继续教育学院

第一机构：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2022年第二十六届网络新技术与应用年会论文集

会议日期：20221210

会议地点：中国北京

语种：中文

中文关键词：侧信道分析;侧信道攻击;功耗攻击;深度学习

摘要：芯片产业是信息产业的基础和关键,是推动工业化与信息化融合的重要环节。芯片化与软件化支撑着信息化,在工业现代化中发挥着越来越重要的作用。目前,侧信道分析（Side-Channel Analysis,SCA）已经成为了芯片安全性的极大威胁,它是一种易于实施并且高效的破解手段。随着深度学习技术的逐渐进步和GPU计算能力的逐步提高,基于深度学习的侧信道攻击逐渐在科学研究和技术应用上受到广泛关注。当前,深度学习在侧信道建模中的研究主要分为功耗曲线数据增强、优化损失函数、改进网络设计或训练方法以及其他研究方向。