[发明专利]一种基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法及系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法，其特征在于，包括：

构建训练数据集；所述训练数据集包括多类数据；

构建神经网络模型；

对所述训练数据集进行预处理；

通过预处理后的训练集对所述神经网络模型进行训练；

对待攻击数据进行预处理；

利用32组训练好的神经网络模型对预处理后的待攻击数据进行分类预测，得到32组密钥；每组密钥包括4位密钥；

将所述32组密钥组合，得到AES密码芯片的128位密钥。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法，其特征在于，所述构建训练数据集，具体包括：

采用非攻击字段随机生成的密钥对电磁泄露数据进行加密；

通过随机算法进行生成的明文对电磁泄露数据进行加密；

对于攻击字段对应的每种类型，采集数量相同的电磁泄露数据。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法，其特征在于，所述对所述训练数据集进行预处理，具体包括：

对所述训练数据集进行数据增强和归一化处理。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法，其特征在于，对所述训练数据集进行数据增强处理，具体包括：

对所述训练数据集中每一类数据Dⁱ中每条数据的位置进行随机打乱，生成数据集Dⁱ；

从数据集Dⁱ中选择前L条数据，叠加生成一条增强的数据Bⁱ_j，并删除选择的L条数据，循环直到数据集Dⁱ中剩余的数据条数小于L条时，将剩余的数据放入Dⁱ中，再次随机打乱进行选择叠加操作，循环直到生成的增强的数据达到k条为止。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、第一残差层、第二残差层、最大值池化层、转一维层、全连接层以及输出层。

6.根据权利要求1所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击方法，其特征在于，还包括：

通过测试数据集测试所述训练后的神经网络模型。

7.一种基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击系统，其特征在于，包括：

训练集构建模块，用于构建训练数据集；所述训练数据集包括多类数据；

模型构建模块，用于构建神经网络模型；

第一预处理模块，用于对所述训练数据集进行预处理；

训练模块，用于通过预处理后的训练集对所述神经网络模型进行训练；

第二预处理模块，用于对待攻击数据进行预处理；

分类预测模块，利用32组训练好的神经网络模型对预处理后的待攻击数据进行分类预测，得到32组密钥；每组密钥包括4位密钥；

组合模块，用于将所述32组密钥组合，得到AES密码芯片的128位密钥。

8.根据权利要求7所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击系统，其特征在于，所述训练集构建模块具体包括：

第一加密单元，采用非攻击字段随机生成的密钥对电磁泄露数据进行加密；

第二加密单元，通过随机算法进行生成的明文对电磁泄露数据进行加密；

采集单元，用于对于攻击字段对应的每种类型，采集数量相同的电磁泄露数据。

9.根据权利要求7所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击系统，其特征在于，所述第一预处理模块，具体包括：

数据增强单元，用于对所述训练数据集进行数据增强处理；

归一化处理单元，用于对增强后的训练数据集进行归一化处理。

10.根据权利要求7所述的基于神经网络的AES密码芯片电磁攻击系统，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、第一残差层、第二残差层、最大值池化层、转一维层、全连接层以及输出层。