计算机工程与应用 ›› 2021, Vol. 57 ›› Issue (17): 138-146.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2005-0221
宋世杰,陈开颜,张阳
SONG Shijie, CHEN Kaiyan, ZHANG Yang
摘要:
基于深度学习的建模类旁路密码分析(Deep Learning Side Channel Analysis/Attack,DLSCA)对于各种旁路攻击场景的密码破解效果都十分显著,但是DLSCA仍存有安全评估问题。基于AES对称加密算法的能量分析,通过信息熵角度分析准确率等传统机器学习性能指标无法评估DLSCA深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型训练程度的原因。定义密钥信息量,分别阐释密钥信息量与旁路安全评估、DNN模型训练阶段性能评估的关系,建立深度学习模型与旁路分析二者的联系,提出以密钥信息量为核心的DLSCA安全评估框架。