基于CBAPD网络的侧信道攻击

作者：郑东; 李亚宁; 张美玲^*

来源：密码学报, 2022, 9(02): 308-321.

DOI：10.13868/j.cnki.jcr.000521

• 侧信道攻击
• 深度学习
• 卷积神经网络
• AES

侧信道攻击是一类强大的密码分析攻击,自该理论提出以来受到了密码学界的广泛关注.近年来深度学习技术被越来越多地应用于侧信道攻击领域,其中如何提升深度学习模型的性能是研究的热点.本文根据攻击目标数据的特点,提出了一种新的卷积神经网络结构CBAPD,此网络将卷积层中的激活函数去除,然后在卷积层后加入了批标准化层,并且在批标准化层后加入一个激活层来激活敏感信息.为评估模型的性能,在两个公开数据集ASCAD和DPA-contest v4上进行了测试.实验结果表明,本文所提出的CBAPD网络在ASCAD同步数据集上仅需要50条能量迹就可以攻击成功,在最大异步量为50和100个样本点的数据集上分别需要160和1850条能量迹就可以使rank值降到0并保持不变.在DPAcontest v4数据集上, CBAPD模型仅需要3条能量迹即可攻击成功.同时,通过对比2019年Benadjila等人所提出的CNNbest, 2020年陈等人所提出的SincNet网络和Zaid等人所提出的模型, CBAPD模型在最大异步量为50个样本点的ASCAD数据集上成功攻击时所需能量迹可减少34.426%～96.8%.而在DPA-contest v4数据集上, CBAPD模型与Zaid等人所提出的模型攻击效果相同,且优于其他两个模型.因此,本文所提出的CBAPD模型在不同的数据集上均有良好的表现.

• 单位
  西安邮电大学