基于机器学习的密码芯片电磁攻击技术研究_刘飚

资 源 简 介

基于机器学习的密码芯片电磁攻击技术研究_刘飚

详 情 说 明

密码芯片的电磁攻击技术研究是当前硬件安全领域的重要课题。刘飚的研究聚焦于利用机器学习方法提升电磁侧信道攻击的有效性，这一创新方向为传统密码分析带来了新的突破路径。

研究主要探索了电磁信号采集与分析的关键技术。通过高精度探头捕获芯片运行时的电磁辐射，这些看似杂乱的信号实际上包含着与内部数据处理密切相关的信息模式。相比传统的差分功耗分析，电磁信号能提供更丰富的侧信道信息维度。

机器学习算法的引入显著提升了攻击效率。研究采用深度学习模型对电磁轨迹进行特征提取和分类，能够有效识别出与密钥操作相关的电磁特征模式。特别是针对复杂加密算法，机器学习方法展现出比传统模板攻击更强的适应能力。

在防御对策方面，研究也探讨了相应的防护思路。包括电磁屏蔽技术的优化、随机化算法的改进，以及针对机器学习攻击特点的新型防护策略。这些发现为密码芯片的安全设计提供了有价值的参考。

这项研究的意义在于，它不仅揭示了机器学习赋能的电磁攻击威力，更重要的是推动了对新型攻击的防御体系建设，对物联网时代硬件安全的发展具有重要参考价值。