[發明專利]基于Sinc卷積降噪自編碼器的能量跡預處理方法

在審

• 申請號: 202010851710.0
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN111985411A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 陳平;胡紅鋼
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;韓珂

本發明公開了一種基于Sinc卷積降噪自編碼器的能量跡預處理方法，包括：使用Sinc函數設計Sinc濾波器，并將Sinc濾波器作為卷積層的過濾器，獲得Sinc卷積層；基于Sinc卷積層，構造Sinc卷積降噪自編碼器；利用含噪能量跡和干凈能量跡樣本對構成的數據集訓練所述Sinc卷積降噪自編碼器；將待處理的能量跡輸入至訓練后的Sinc卷積降噪自編碼器中，得到預處理后的能量跡。使用該方法對能量跡進行預處理，能量跡和密鑰操作中間值的信噪比得到了大于4倍的提升、相關性也得到了進一步的提升，提升了側信道攻擊的效率，減少了側信道攻擊成功需要的能量跡的條數。

技術領域

本發明涉及密碼學技術領域，尤其涉及一種基于Sinc卷積降噪自編碼器的能量跡預處理方法。

背景技術

近年來，隨著移動互聯網、云計算、人工智能等計算機技術的發展，已經逐步進入到了智能化信息社會，各種物聯網設備、嵌入式設備已經成為了生活的一部分。這些設備為了保障信息安全都應用了密碼學技術，任何密碼學技術都面臨著密碼攻擊的威脅。側信道攻擊是破解密碼算法實現的強有力的攻擊方法，攻擊者通過采集密碼算法在密碼設備上運行時的時間、功耗、電磁輻射、聲音、熱量等旁路信息，并分析這些信息和密碼設備執行過程中的中間運算、中間狀態的關系，這些中間運算、中間狀態依賴于密碼算法的密鑰，攻擊者進而根據分析結果恢復出密鑰。在側信道攻擊中，攻擊者需要采集目標設備的物理泄露(能量消耗或電磁輻射)，這些物理泄露又被稱作能量跡。能量跡預處理是分析和猜測密鑰的基礎，因為密鑰分析依賴于能量跡信號，能量跡信號的質量會很大程度上影響猜測密鑰的準確度。

目前，對能量跡預處理的降噪濾波方法主要有高階累積量、Kalman濾波器、奇異譜分析、獨立成分分析等傳統的信號處理工具。但是，隨著側信道攻擊的研究進入了新的發展階段，攻擊者在擁有和目標設備同樣的可控設備時，可以采集大量的能量跡。此外，建模類側信道攻擊是一個模式匹配問題，其建模階段和攻擊階段與深度學習中的訓練階段和預測階段類似，因此一些深度學習技術開始應用在建模類側信道攻擊中。沿著這個方向，一些基于深度學習技術的側信道攻擊的成果陸續產出。在眾多深度學習工具中，卷積神經網絡在端到端的側信道攻擊表現良好。但是，在現有的研究工作中，基于卷積神經網絡的能量跡預處理方法不多。此外，目前基于卷積神經網絡的能量跡預處理方案主要關注能量跡的時域信息，沒有利用到能量跡的頻域信息。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于Sinc卷積降噪自編碼器的能量跡預處理方法，可以為側信道的數據前提提供質量保證。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種基于Sinc卷積降噪自編碼器的能量跡預處理方法，包括：

使用Sinc函數設計Sinc濾波器，并將Sinc濾波器作為卷積層的過濾器，獲得Sinc卷積層；

基于Sinc卷積層，構造Sinc卷積降噪自編碼器；

利用含噪能量跡和干凈能量跡樣本對構成的數據集訓練所述Sinc卷積降噪自編碼器；

將待處理的能量跡輸入至訓練后的Sinc卷積降噪自編碼器中，得到預處理后的能量跡。

由上述本發明提供的技術方案可以看出，1)相對于傳統的信號處理方法，本發明在輸入待處理能量跡之后可以自動對軌跡進行處理。2)本發明可以同時進行時域和頻域的處理，Sinc卷積層濾除能量跡的無用頻帶信息，其余卷積層提取能量跡的時域特征。3)使用本發明對能量跡進行預處理，能量跡和密鑰操作中間值的信噪比得到了大于4倍的提升、相關性也得到了進一步的提升，提升了側信道攻擊的效率，減少了側信道攻擊成功需要的能量跡的條數。

附圖說明