×
斯捷潘·皮切克;安妮莉·希瑟;阿兰·乔维奇;Legay、Axel

向下攀登层次：机器学习副通道攻击的层次分类。 （英语） Zbl 1408.94959号

Joye，Marc（编辑）等人，《密码学进展——2017年非洲密码》。第九届非洲密码学国际会议，2017年5月24日至26日，塞内加尔达喀尔。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10239, 61-78 (2017).
概要：机器学习技术代表了一种强大的并行通道分析范式，但它们是有代价的。选择合适的算法和参数有时可能是一项困难的任务。然而，所获得的结果通常证明了这种努力的合理性。然而，这些结果中有很大一部分使用了数据关系的简化，实际上并没有考虑所有可用信息。本文分析了数据之间的层次关系，并提出了一种新的用于旁道分析的层次分类方法。利用这项技术，我们能够为机器学习副通道分析引入两种新的攻击：分层攻击和结构化攻击。我们的结果表明，这两种攻击在准确性方面都优于使用传统方法的机器学习技术以及模板攻击。为了支持我们的说法，我们给出了广泛的实验结果，并讨论了进行此类攻击的必要条件。
关于整个系列，请参见[Zbl 1362.94001号].

理学硕士：

94A60型 密码学

关键词：

旁道攻击;已分析的场景;机器学习技术;等级分类法;分级攻击;结构化攻击

软件：

威卡;4.5条
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Picek}等人，Lect。注释计算。科学。10239，61-78（2017；Zbl 1408.94959）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Chari，S.、Rao，J.R.、Rohatgi，P.：模板攻击。收录：Kaliski，B.S.，Koç，K.，Paar，C.（编辑）CHES 2002。LNCS，第2523卷，第13-28页。斯普林格，海德堡（2003）。数字对象标识：10.1007/3-540-36400-5_3 ·Zbl 1019.68541号 ·doi:10.1007/3-540-36400-53
[2] Schindler，W.，Lemke，K.，Paar，C.：差分边信道密码分析的随机模型。收录人：Rao，J.R.，Sunar，B.（编辑）CHES 2005。LNCS，第3659卷，第30-46页。施普林格，海德堡（2005）。数字对象标识：10.1007/11545262_3 ·数字对象标识代码：10.1007/115452623
[3] Lerman，L.，Bontempi，G.，Markowitch，O.：侧通道攻击：基于机器学习的方法。摘自：达姆施塔特高级安全研究中心第二届建设性侧通道分析和安全设计国际研讨会，第29-41页（2011年）
[4] Hospodar，G.、Gierlichs，B.、De Mulder，E.、Verbauwhede，I.、Vandewalle，J.：副通道分析中的机器学习：首次研究。《加密工程杂志》1，293–302（2011）。数字对象标识：10.1007/s13389-011-0023-x·doi:10.1007/s13389-011-0023-x
[5] Heuser，A.，Zohner，M.：智能机器杀人。收录：Schindler，W.，Huss，S.A.（编辑）COSADE 2012。LNCS，第7275卷，第249-264页。施普林格，海德堡（2012）。数字对象标识：10.1007/978-3-642-29912-4_18 ·doi:10.1007/978-3-642-29912-4_18
[6] Lerman，L.，Bontempi，G.，Markowitch，O.：轮廓攻击中的偏差-方差分解。《加密工程杂志》5（4），255–267（2015）·doi:10.1007/s13389-015-0106-1
[7] Lerman，L.，Bontempi，G.，Markowitch，O.：功率分析攻击：基于机器学习的方法。IJACT 3（2），97–115（2014）·Zbl 1351.94055号 ·doi:10.1504/IJACT.2014.062722
[8] Lerman，L.，Medeiros，S.F.，Bontempi，G.，Markowitch，O.：一种针对掩蔽AES的机器学习方法。收录：Francillon，A.，Rohatgi，P.（编辑）CARDIS 2013。LNCS，第8419卷，第61-75页。查姆施普林格（2014）。数字对象标识：10.1007/978-3-319-08302-5_5·doi:10.1007/978-3-319-08302-55
[9] Heuser，A.，Kasper，M.，Schindler，W.，Stöttinger，M.：高维泄漏模型副通道分析的新差分方法。收录人：Dunkelman，O.（编辑）CT-RSA 2012。LNCS，第7178卷，第365-382页。施普林格，海德堡（2012）。数字对象标识：10.1007/978-3-642-27954-6_23 ·Zbl 1292.94076号 ·doi:10.1007/978-3-642-27954-6/23
[10] TELECOM ParisTech SEN研究小组：DPA竞赛。第2版。(2009–2010). http://www.DPAcontest.org/v2/
[11] Xilinx:Virtex-5库HDL设计指南。http://www.xilinx.com/support/documentation/sw_manuals/xilinx14_4/virtex5_hdl.pdf
[12] TELECOM ParisTech SEN研究小组：DPA竞赛。第4版。(2013–2014). http://www.DPAcontest.org/v4/
[13] de Almendra Freitas，C.O.，Oliveira，L.S.，Aires，S.B.K.，Bortolozzi，F.：应用于手写识别的元类和分区机制。《加利福尼亚大学学报》14（2），211-223（2008）
[14] Friedman，N.、Geiger，D.、Goldszmidt，M.：贝叶斯网络分类器。机器。学习。29(2), 131–163 (1997) ·兹比尔0892.68077 ·doi:10.1023/A:1007465528199
[15] Quinlan，J.R.：C4.5：机器学习程序。Morgan Kaufmann Publishers Inc.，旧金山（1993）
[16] Frank，E.，Witten，I.H.：在不进行全局优化的情况下生成准确的规则集。摘自：Shavlik，J.（编辑）第十五届机器学习国际会议，第144-151页。摩根·考夫曼（1998）
[17] Rodriguez，J.J.、Kuncheva，L.I.、Alonso，C.J.：旋转森林：一种新的分类器集成方法。IEEE传输。模式分析。机器。智力。28(10), 1619–1630 (2006) ·doi:10.1109/TPAMI.2006.211
[18] Kuncheva，L.I.，Rodríguez，J.J.：关于轮作森林群落的实验研究。摘自：Haindl，M.，Kittler，J.，Roli，F.（编辑）MCS 2007。LNCS，第4472卷，第459–468页。斯普林格，海德堡（2007）。数字对象标识：10.1007/978-3-540-72523-7_46 ·doi:10.1007/978-3-540-72523-746
[19] Vapnik，V.N.：《统计学习理论的本质》。施普林格，纽约（1995）·Zbl 0833.62008号 ·数字对象标识代码：10.1007/978-1-4757-2440-0
[20] Platt，J.：使用序列最小优化快速训练支持向量机。收录：Schoelkopf，B.，Burges，C.，Smola，A.（编辑）《内核方法的进展——支持向量学习》。麻省理工学院出版社（1998）
[21] Hall，M.、Frank，E.、Holmes，G.、Pfahringer，B.、Reutemann，P.、Witten，I.H.：WEKA数据挖掘软件：更新。SIGKDD探索。新闻。11(1), 10–18 (2009) ·数字对象标识代码：10.1145/1656274.1656278
[22] Powers，D.M.W.：评估：从精确性、召回率和F因子到ROC、信息性、标记性和相关性（2007年）
[23] Lerman，L.、Poussier，R.、Bontempi，G.、Markowitch，O.、Standaert，F.-X.：重新审视模板攻击与机器学习（以及侧通道分析中的维度诅咒）。收录：Mangard，S.，Poschmann，A.Y.（编辑）COSADE 2014。LNCS，第9064卷，第20-33页。查姆施普林格（2015）。数字对象标识：10.1007/978-3-319-21476-4_2 ·doi:10.1007/978-3-319-21476-4_2
[24] Choudary，O.，Kuhn，M.G.：高效模板攻击。作者：Francillon，A.，Rohatgi，P.（编辑）CARDIS 2013。LNCS，第8419卷，第253-270页。查姆施普林格（2014）。数字对象标识：10.1007/978-3-319-08302-5_17 ·doi:10.1007/978-3-319-08302-5_17
[25] Whitnall，C.，Oswald，E.：针对DPA式攻击的稳健分析。收录：Güneysu，T.，Handschuh，H.（编辑）CHES 2015。LNCS，第9293卷，第3-21页。施普林格，海德堡（2015）。数字对象标识：10.1007/978-3-662-48324-4_1 ·Zbl 1380.94130号 ·doi:10.1007/978-3-662-48324-4_1
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。