旁路功耗分析凭借其对硬件电路的有效攻击而成为硬件安全领域的研究重点。一方面，人们不断推出新的旁路功耗分析方法，从简单功耗分析、差分功耗分析到相关功耗分析和模板攻击，各种旁路功耗分析方法层出不穷，其中差分功耗分析凭借其简单的计算过程和良好的攻击效果而被广泛采用；另一方面，人们对已有的旁路功耗分析方法展开更深入的研究，差分功耗分析中噪声的去除便是重要的研究方向之一。差分功耗分析中真实的功耗信号往往被大量的噪声淹没，因此噪声能否有效的去除是其成功与否的关键。单纯增加采样曲线数目对噪声的抑制不够有效，而且实际攻击中采样曲线是有限的，不受限的增加采样曲线数目不可行。因此，在采样曲线数有限的前提下，如何最大程度的去除采样信号中的噪声成为了差分功耗分析研究中的重点。差分功耗分析研究中常见去噪方法有多比特选择函数法、滤波器法、高阶累积量法和主成分分析方法等。这些方法中主成分分析方法拥有最出色的去噪表现，但其计算过程中包含的输入信号自相关矩阵的分解环节导致了高计算复杂度和高存储单元占用的问题，降低了主成分分析方法在实际应用中的有效性。为解决这一问题，我们将迭代主成分分析方法引入差分功耗分析中，避开了输入信号自相关矩阵的计算环节从而在计算复杂度和存储单元占用上有了良好的改进。我们将常见去噪方法与迭代主成分分析方法在差分功耗分析中的计算复杂度和存储单元占用情况进行了比较，迭代主成分分析方法的优势明显。在对迭代主成分分析方法的优势进行讨论的同时，我们也对其在差分功耗分析中存在的缺点进行了探讨。迭代主成分分析方法在处理高维度复杂的功耗信号时在稳定性和收敛性上存在不确定性。针对这一问题，我们通过对常用的NIC准则进行加权处理得到新的权重系数准则，并基于该准则得到改进的迭代主成分分析方法，该方法可以保证迭代计算的稳定性与收敛性。我们对改进的迭代主成分分析方法在差分功耗分析中的有效性进行了实验验证，并计算得到该方法中权重系数矩阵与输入信号统计特征间的关系。基于这一关系，我们在差分功耗分析的预处理阶段根据采样信号得到权重系数矩阵，而在实际攻击阶段，我们利用此权重系数矩阵完成攻击分析。为了使得研究内容有切实可靠的实验数据作为保障，我们搭建了旁路功耗分析的测试平台，通过实验数据对常见去噪方法与改进的迭代主成分分析方法对应的差分功耗分析结果进行了综合性的比较分析，比较的指标包括了计算复杂度、存储单元占用、成功攻击率、峰值比和信噪比五项。改进的迭代主成分分析方法在将计算复杂度与存储单元占用降低4至5个数量级（各方法中最优）的情况下依然保证了89.1%的成功攻击率（仅次于主成分分析方法的94.6%），在去噪方法中综合性能最出色。