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摘要
传统侧信道攻击利用加密设备泄露的物理信息来获取密钥,由于其需要大量人为干预,越来越多研究将机器学习算法运用到侧信道攻击中,其中神经网络攻击效果最好,而多层感知器又是神经网络的基础,其中超参数在很大程度上影响最终训练与攻击结果。为实现超参数自动寻优,将贝叶斯寻优的方法应用在侧信道多层感知器攻击中,并提出对离散值的处理方法,发展出能够结合超参数经验的侧信道多层感知器超参数寻优方法。实验对比了人工寻优与贝叶斯寻优两种算法用于侧信道多层感知器攻击中的效率,验证了多层感知器与侧信道攻击相结合及贝叶斯寻优的可行性和高效性。
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