【摘 要】
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基于机器学习或深度学习的侧信道建模攻击本质上是一个有监督分类问题,而分类标签的依据是泄露模型,我们经常使用的两种泄露模型是汉明重量(Hamming Weight, HW)和汉明距离(Hamming Distance, HD).当使用HW/HD作为采集轨迹的标签时,会出现数据不平衡的问题.在本文中,我们首次使用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial N
【机 构】
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中国科学技术大学中国科学院电磁空间信息重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61972370,61632013,62002335),中央高校基本科研业务费专项资金(WK3480000007)。
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基于机器学习或深度学习的侧信道建模攻击本质上是一个有监督分类问题,而分类标签的依据是泄露模型,我们经常使用的两种泄露模型是汉明重量(Hamming Weight, HW)和汉明距离(Hamming Distance, HD).当使用HW/HD作为采集轨迹的标签时,会出现数据不平衡的问题.在本文中,我们首次使用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)来生成轨迹,通过数据扩张的方法来构建平衡的训练集,从而提升模型的攻击效果.我们
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