一种基于机器学习的侧信道攻击方法及系统

本发明提出了一种基于机器学习的侧信道攻击方法及系统。该方法通过利用先进的机器学习技术，尤其是神经网络，对加密设备在运行过程中泄露的侧信道信息（如功耗、电磁辐射等）进行分析，从而推断出加密密钥。系统包括数据集加载模块、神经网络训练模块、波形及明文输入模块、推理模块以及CPA攻击模块等，各模块协同工作实现高效的侧信道攻击过程。本发明解决了传统侧信道攻击中复杂的手动特征提取和分析难题，提高了攻击效率和准确性，且具备良好的可移植性和易用性。