基于数据预处理的侧信道分析优化方法

摘要：

电磁侧信道信息具有数据庞杂无序,信噪比低的特征,对侧信道分析的结果存在较大影响.针对电磁侧信道数据的特性,该文提出一种最小相关差值的对齐方法,通过参考信号的自相关函数与待对齐信号的互相关函数之间的相似度来估计延时差值.同时,提出一种K奇异值分解(KSVD)字典学习的降噪方法,交替迭代进行稀疏编码和字典更新来滤除高频噪声.为了验证数据预处理方法对侧信道分析结果的优化效果,设计并搭建了电磁侧信道测评系统,并基于实际芯片进行了近场电磁侧信道信息采集与分析.该文使用所提预处理方法对电磁数据进行对齐与降噪,通过t-test泄露评估与相关性电磁分析,对比最大相关系数对齐与小波降噪方法,能够将侧信道攻击的效率分别提高29.91％和55.23％.

关键词：数据预处理、近场电磁分析、安全测评、K奇异值分解、最小相关差值

所属期刊栏目：45

分类号：TN918

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：49-58