| 侧信道多层感知器攻击中基于贝叶斯优化的超参数寻优 |
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| 引用本文： | 杨欢,吴震,王燚,杜之波,王敏,习伟,颜伟.侧信道多层感知器攻击中基于贝叶斯优化的超参数寻优[J].计算机应用与软件,2021,38(5):323-330. |
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| 作者姓名： | 杨欢 吴震 王燚 杜之波 王敏 习伟 颜伟 |
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| 作者单位： | 成都信息工程大学网络空间安全学院 四川 成都610225;南方电网科学研究院有限公司 广东 广州510080;振芯科技有限公司 四川 成都640041 |
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| 基金项目： | "十三五"国家密码发展基金项目;国家重点研发计划项目;国家科技重大专项基金项目;四川省重点研发项目 |
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| 摘 要： | 传统侧信道攻击利用加密设备泄露的物理信息来获取密钥,由于其需要大量人为干预,越来越多研究将机器学习算法运用到侧信道攻击中,其中神经网络攻击效果最好,而多层感知器又是神经网络的基础,其中超参数在很大程度上影响最终训练与攻击结果.为实现超参数自动寻优,将贝叶斯寻优的方法应用在侧信道多层感知器攻击中,并提出对离散值的处理方法,发展出能够结合超参数经验的侧信道多层感知器超参数寻优方法.实验对比了人工寻优与贝叶斯寻优两种算法用于侧信道多层感知器攻击中的效率,验证了多层感知器与侧信道攻击相结合及贝叶斯寻优的可行性和高效性.
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| 关 键 词： | 侧信道攻击 多层感知器 贝叶斯寻优 |
HYPER-PARAMETERS OPTIMIZATION IN SIDE-CHANNEL ATTACK OF MULTILAYER PERCEPTRON BASED ON BYESIAN OPTIMIZATION |
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| Yang Huan,Wu Zhen,Wang Yi,Du Zhibo,Wang Min,Xi Wei,Yan Wei.HYPER-PARAMETERS OPTIMIZATION IN SIDE-CHANNEL ATTACK OF MULTILAYER PERCEPTRON BASED ON BYESIAN OPTIMIZATION[J].Computer Applications and Software,2021,38(5):323-330. |
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| Authors: | Yang Huan Wu Zhen Wang Yi Du Zhibo Wang Min Xi Wei Yan Wei |
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