基于LSTM的神经网络结构侧信道攻击方法

本发明提出了一种基于LSTM的神经网络结构侧信道攻击方法，实现步骤为：采集神经网络的功耗迹波形；获取训练样本集和测试样本集；对长短期记忆网络LSTM模型进行迭代训练；获取侧信道攻击结果。本发明在对长短期记忆网络LSTM模型进行迭代训练的过程中，能够同时对大量的功耗迹波形实现区域标签表预测，提高了神经网络结构的侧信道攻击效率；而且在获取训练样本集和测试样本集的过程中，通过提取每条功耗迹波形的上包络并对其高斯平滑滤波，以获取更加平滑功耗迹波形，避免了现有技术因对高频噪声抑制能力较差对攻击精度的影响。