基于RF算法的侧信道攻击方法研究

摘要

目前,随机森林（RF）算法在侧信道分析领域的潜力还没有得到充分利用。文章提出一种基于RF算法的侧信道攻击方法,分别从输入数据处理和参数控制两方面进行模型优化,在特征点选择和RF算法参数调优两方面进行改进。对于高维数据,首先使用SOST相关系数法选出100个特征点,然后对RF算法的各参数进行调优。实验结果表明,与采用默认参数值的基于RF算法的侧信道攻击相比,该方法的攻击成功率显著提高,模型的泛化能力也有一定程度的提高。

关键词： 机器学习; 侧信道攻击; RF算法; 模型选择

0 引言

与传统的密钥攻击技术相比,侧信道攻击技术可以绕过软件防御策略,通过监控和分析嵌入式系统泄露的数据恢复秘密信息,破解理论上不可攻破的密码算法,