机器学习模型在功耗分析攻击中的研究

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上传日期: 2021-06-03

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标签:机器学习(5725)模型(1056)芯片(30032)

  根据密码芯片功耗曲线的特性,对支持向量机、随机森林、K最近邻、朴素贝叶斯4种机器学习算法进行分析研究,从中选择用于功耗分析攻击的最优算法。对于机器学习算法的数据选取问题,使用多组数量相同但组成元素不同的数据集的十折交叉验证结果进行模型选择,提高测试公平性及测试结果的泛化能力。为避免十折交叉验证过程中出现测试集误差不足以近似泛化误差的问题,采用 Fried man检验及 Nemeny后续检验相结合的方法对4种机器学习算法进行评估,结果表明支持向量机是适用于功耗分析攻击的最优机器学习算法。

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