【摘 要】
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为了探究不同的深度神经网络运用在功耗分析攻击中的性能差异,在DPA_Contest_V4数据集的基础上进行实验。破解循环掩码后,首先将深度神经网络与传统的SVM等机器学习算法模型
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB0803600)
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为了探究不同的深度神经网络运用在功耗分析攻击中的性能差异,在DPA_Contest_V4数据集的基础上进行实验。破解循环掩码后,首先将深度神经网络与传统的SVM等机器学习算法模型进行对比,然后分析神经网络模型结构的变化对实验结果的影响,最后结合循环神经网络,将不同的网络模型进行综合比较。实验结果表明,在相同实验条件下,神经网络模型要优于传统的机器学习模型,循环神经网络模型要优于深度神经网络模型,其中,不同层数的神经网络采取的激活函数不同,会导致实验结果发生较大变化。
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