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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>機器學習模型在功耗分析攻擊中的研究

      機器學習模型在功耗分析攻擊中的研究

      2021-06-03 | pdf | 1.97 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　根據密碼芯片功耗曲線的特性，對支持向量機、隨機森林、K最近鄰、樸素貝葉斯4種機器學習算法進行分析研究，從中選擇用于功耗分析攻擊的最優算法。對于機器學習算法的數據選取問題，使用多組數量相同但組成元素不同的數據集的十折交叉驗證結果進行模型選擇，提高測試公平性及測試結果的泛化能力。為避免十折交叉驗證過程中出現測試集誤差不足以近似泛化誤差的問題，采用 Fried man檢驗及 Nemeny后續檢驗相結合的方法對4種機器學習算法進行評估，結果表明支持向量機是適用于功耗分析攻擊的最優機器學習算法。

      芯片 模型 機器學習
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