[发明专利]基于卷积神经网络和选择消息方法的功耗攻击方法在审
| 申请号： | 202010886934.5 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112016086A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 郭炜;陆瑾;魏继增 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;H04L9/00;H04L9/30;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络和选择消息方法的功耗攻击方法，包括：构建基于公钥加密算法的数据集，包括训练集和测试集；构建基于卷积神经网络方法的功耗分析模型；对基于卷积神经网络方法的功耗分析模型进行训练；用训练好的基于卷积神经网络方法的功耗分析模型进行测试。本发明实现了基于盲化Boscher模幂算法的RSA加密方案，在实现简单的基础上，攻击效率远远高于现有其他方案。本发明的方法，不仅只适用于基于盲化Boscher模幂算法的RSA加密系统，也试用于目前大部分基于模乘模平方循环迭代类的RSA加密系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 选择 消息 方法 功耗 攻击 | ||
【主权项】：
暂无信息
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