(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010536837.3
(22)申请日 2020.06.12
(71)申请人 中国人民解放军战略支援部队信息
工程大学
地址 450001 河南省郑州市高新技术开发
区科学大道62号
(72)发明人 严迎建 王恺 朱春生 郭朋飞
陈琳 张立朝 钟晶鑫
(74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限
公司 11227
代理人 王娇娇
(51)Int.Cl.
G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
G06N 3/063(2006.01)
G06N 3/06(2006.01)
(54)发明名称一种侧信道曲线的处理方法、装置及电子设备(57)摘要本申请公开了一种侧信道曲线的处 理方法、装置及电子设备，方法包括：获得多条侧信道曲线；获得每条侧信道曲线各自对应的标签曲线，标签曲线上每个纵坐标的值为标签曲线对应的侧信道曲线在对应同一横坐标上的纵坐标的值的标签值；依次将每条侧信道曲线作为自编码器的输入数据，对自编码器中的神经网络参数进行训练，直到所述自编码器的损失函数值满足损失收敛条件；其中，自编码器的损失函数值为输入到自编码器的侧信道曲线所对应的标签曲线与自编码器针对该侧信道曲线的编码输出结果之间的损失函数值；获得在自编码器的损失函数值满足损失收敛条件时自编码器的目标编码输出结果，目标编码输出结果用于获得所述目标密 钥。权利要求书3页 说明书15页 附图7页CN 111680787 A 2020.09.18
C N 111680787
A
1.一种侧信道曲线的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获得多条侧信道曲线，所述侧信道曲线为目标数据在信道传输中的侧信道曲线，所述目标数据经过目标密钥加密得到；
获得每条所述侧信道曲线各自对应的标签曲线，所述标签曲线上每个纵坐标的值为所述标签曲线对应的
侧信道曲线在对应同一横坐标上的纵坐标的值的标签值；
依次将每条所述侧信道曲线作为预先构建的自编码器的输入数据，对所述自编码器中的神经网络参数进行训练，直到所述自编码器的损失函数值满足损失收敛条件；其中，所述自编码器的损失函数值为输入到所述自编码器的侧信道曲线所对应的标签曲线与所述自编码器针对该侧信道曲线的编码输出结果之间的损失函数值；
获得在所述自编码器的损失函数值满足所述损失收敛条件时所述自编码器的目标编码输出结果，所述目标编码输出结果用于获得所述目标密钥。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自编码器中包含编码器、全连接层和解码器；
其中，所述编码器用于对输入到所述自编码器的侧信道曲线进行编码处理，以得到第一编码向量；
所述全连接层中包含第一神经元和第二神经元，所述第一神经元的输入数据为所述第一编码向量，所述第二神经元的输入数据为所述目标数据对应的明文或密文中的至少一个字节经过编码得到的第二编码向量，所述第一编码向量和所述第二编码向量经过所述全连接层得到编码输入向量；
所述解码器用于对所述全连接层输出的编码输入向量进行解码处理，以得到编码输出结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自编码器中包含编码器、全连接层和解码器；
其中，所述编码器用于对输入到所述自编码器的侧信道曲线进行编码处理，以得到第一编码向量；
所述全连接层中包含第一神经元，所述第一神经元的输入数据为所述第一编码向量，所述第一编码向量经过所述全连接层得到编码输入向量；
所述解码器用于对所述全连接层输出的编码输入向量进行解码处理，以得到编码输出结果。
4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，获得每条所述侧信道曲线各自对应的标签曲线，包括：
获得对应于同一明文的多条侧信道曲线的均值曲线，其中，每个所述明文对应的均值曲线为该明文对应的侧信道曲线的标签曲线，所述明文为使用所述目标密钥对所述目标数据进行加密的数据。
5.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，获得每条所述侧信道曲线各自对应的标签曲线，包括：
在对应于第一明文的多条侧信道曲线中，选取一条参考曲线，所述参考曲线为所述第一明文对应的每条侧信道曲线的标签曲线，所述第一明文为明文集合中的任一明文，所述明文为使用所述目标密钥对所述目标数据进行加密的数据；
在对应于所述明文集合中的第二明文的多条侧信道曲线中，选取一条目标曲线，所述目标曲线为所述第二明文对应的多条侧信道曲线中与所述参考曲线之间满足预设的相关条件的曲线，所述目标曲线为所述第二明文对应的每条侧信道曲线的标签曲线，所述第二明文为所述明文集合中区别于所述第一明文的其他任意明文。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述相关条件包括：所述目标曲线与所述参考曲线之间的相关系数最大。
7.一种侧信道曲线的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
曲线获得单元，用于获得多条侧信道曲线，所述侧信道曲线为目标数据在信道传输中的侧信道曲线，所述目标数据经过目标密钥加密得到；
标签曲线获得单元，用于获得每条所述侧信道曲线各自对应的标签曲线，所述标签曲线上每个纵坐标的值为所述标签曲线对应的侧信道曲线在对应同一横坐标上的纵坐标的值的标签值；
自编码器训练单元，用于依次将每条所述侧信道曲线作为预先构建的自编码器的输入数据，对所述自编码器中的神经网络参数进行训练，直到所述自编码器的损失函数值满足损失收敛条件；其中，所述自编码器的损失函数值为输入到所述自编码器的侧信道曲线所对应的标签曲线与所述自编码器针对该侧信道曲线的编码输出结果之间的损失函数值；
结果获得单元，用于获得在所述自编码器的损失函数值满足所述损失收敛条件时所述自编码器的目标编码输出结果，所述目标编码输出结果用于获得所述目标密钥。
8.根据权利要求7所述的装置，所述自编码器中包含编码器、全连接层和解码器；
其中，所述编码器用于对输入到所述自编码器的侧信道曲线进行编码处理，以得到第一编码向量；
所述全连接层中包含第一神经元和第二神经元，所述第一神经元的输入数据为所述第一编码向量，所述第二神经元的输入数据为所述目标数据对应的明文或密文中的至少一个字节经过编码得到的第二编码向量，所述第一编码向量和所述第二编码向量经过所述全连接层得到编码输入向量；
所述解码器用于对所述全连接层输出的编码输入向量进行解码处理，以得到编码输出结果。
9.根据权利要求7或8所述的装置，所述标签曲线获得单元包括：
第一获得子单元，用于获得对应于同一明文的多条侧信道曲线的均值曲线，其中，每个所述明文对应的均值曲线为该明文对应的侧信道曲线的标签曲线，所述明文为使用所述目标密钥对所述目标数据进行加密的数据；
和/或，
第二获得子单元，用于在对应于第一明文的多条侧信道曲线中，选取一条参考曲线，所述参考曲线为所述第一明文对应的每条侧信道曲线的标签曲线，所述第二明文为明文集合中的任一明文，所述明文为使用所述目标密钥对所述目标数据进行加密的数据；在对应于所述明文集合中的第二明文的多条侧信道曲线中，选取一条目标曲线，所述目标曲线为所述第二明文对应的多条侧信道曲线中与所述参考曲线之间满足预设的相关条件的曲线，所述目标曲线为所述第二明文对应的每条侧信道曲线的标签曲线，所述第二明文为所述明文集合中区别于所述第一明文的任一明文。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储应用程序及所述应用程序运行所产生的数据；
处理器，用于执行所述应用程序，以实现：获得多条侧信道曲线，所述侧信道曲线为目标数据在信道传输中的侧信道曲线，所述目标数据经过目标密钥加密得到；获得每条所述侧信道曲线各自对应的标签曲线，所述标签曲线上每个纵坐标的值为所述标签曲线对应的侧信道曲线在对应同一横坐标上的纵坐标的值的标签值；依次将每条所述侧信道曲线作为预先构建的自编码器的输入数据，对所述自编码器中的神经网络参数进行训练，直到所述自编码器的损失函数值满足损失收敛条件；其中，所述自编码器的损失函数值为输入到所述自编码器的侧信道曲线所对应的标签曲线与所述自编码器针对该侧信道曲线的编码输出结果之间的损失函数值；获得在所述自编码器的损失函数值满足所述损失收敛条件时所述自编码器的目标编码输出结果，所述目标编码输出结果用于获得所述目标密钥。
一种侧信道曲线的处理方法、装置及电子设备技术领域
[0001]本申请涉及计算机安全技术领域，尤其涉及一种侧信道曲线的处理方法、装置及电子设备。
背景技术
[0002]侧信道攻击是通过获取加密信息传输过程中的泄漏信息并基于此恢复其中的敏感信息如密钥的攻击方法。实现侧信道攻击通常包括三个步骤：第一步是从目标加密设备中收集与设备相关的侧信道曲线，如功耗曲线或电磁辐射曲线等；第二步是对收集到的曲线进行预处理，如降噪、曲线对齐、降维和特征选择等，以便从收集的信息中提取有意义的信息；第三步是使用预处理后的曲线进行建模、分析和挖掘，以恢复出其中的正确的密钥信息。
[0003]在实际实现中，由于加密信息传输过程中可能存在噪声，而使得攻击者可能无法从实际环境中获得准确的侧信道曲线并提取敏感信息。而目前可以使用自编码器(Autoencoder，AE)进行侧信道曲线的降噪。其中，自编码器是一种输出与输入相似的无监督神经网络学习模型，主要用于神经网络的预学习、输入数据的压缩和去噪。在具体实现中，将采集到的侧信道曲线输入到自编码器中，由自编码器根据输入与输出之间的损失函数进行自学习，直到损失函数最小，此时自编码器所输出的侧信道曲线对应的编码输出结果为降噪后的侧信道曲线处理结果。
[0004]但是，在使用自编码器对侧信道曲线进行降噪时，需要在输入到自编码器的侧信道曲线中添加额外的噪声。因此，如果添加的噪声值较大，那么会使得自编码器的输入数据中的噪声分量偏大，会使得自编码器对侧信道曲线进行处理的过程中的降噪可能无法实现；而如果添加的噪声值较小，那么会使得训练出的自编码器只会学习低噪声，无法对所有噪声进行降噪。因此，现有的使用自编码器对侧信道曲线进行降噪的可靠性较低。发明内容
[0005]有鉴于此，本申请提供一种侧信道曲线的处理方法、装置及电子设备，包括：
[0006]一种侧信道曲线的处理方法，所述方法包括：
[0007]获得多条侧信道曲线，所述侧信道曲线为目标数据在信道传输中的侧信道曲线，所述目标数据经过目标密钥加密得到；
[0008]获得每条所述侧信道曲线各自对应的标签曲线，所述标签曲线上每个纵坐标的值为所述标签曲线对应的侧信道曲线在对应同一横坐标上的纵坐标的值的标签值；
[0009]依次将每条所述侧信道曲线作为预先构建的自编码器的输入数据，对所述自编码器中的神经网络参数进行训练，直到所述自编码器的损失函数值满足损失收敛条件；其中，所述自编码器的损失函数值为输入到所述自编码器的侧信道曲线所对应的标签曲线与所述自编码器针对该侧信道曲线的编码输出结果之间的损失函数值；
[0010]获得在所述自编码器的损失函数值满足所述损失收敛条件时所述自编码器的目
说 明 书
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