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公开(公告)号：CN119814277A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510034168.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/00 , H04L41/14 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于图卷积神经网络的侧信道攻击方法，该方法先采集能量迹，划分为训练集和测试集；将能量迹当作图节点，采用非欧距离计算图节点间的相似度，以近似最近邻搜索算法构建图节点的加权K邻接图；以均匀流型逼近与投影方法完成对图节点的降维和特征提取，形成图节点的低维特征；设计一种多感受野的图卷积层构建图卷积神经网络模型，并使用降维后的训练集图节点数据及其标签训练模型，最后以训练好的图卷积神经网络最优模型对降维后的测试集图节点数据进行分析，实现对目标密码算法的密钥恢复，完成侧信道攻击。本发明方法通过图数据结构增强特征表达能力，提高模型分类能力，从而提高侧信道攻击的准确率。
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