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A nonprofiled side-channel analysis based on variational lower bound related to mutual information

Science China(Information Sciences) 2023年第1期66卷 277-295页

作者： Chi ZHANG Xiangjun LU Pei CAO Dawu GU Zheng GUO Sen XU School of Electronic Information and Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong University zhi xun crypto testing and evaluation technology co. Ltd. 3. Viewsource Information Science and Technology Co. Ltd.

In this paper, we attempt to improve the practical performance of the nonprofiled side-channel analysis(Non SCA) with the help of neural networks. We first derive a variational lower bound related to mutual information(VLBRMI) optimized for the co.text of Non SCA, which possesses a set of adjustable parameters and whose maximum value linearly depends on the mutual information. Then, we propose a new Non SCA method called neural mutual information analysis(NMIA) that exploits the maximum VLBRMI as the distinguisher. We present an estimator of the maximum VLBRMI, which uses neural networks to instantiate the VLBRMI and trains the neural networks to approximate the maximum VLBRMI so that we can implement the NMIA efficiently. Finally, we evaluate the NMIA on several datasets. The experimental results show that NMIA outperforms the co.relation power analysis, the mutual information analysis(MIA)based on histograms, the MIA based on kernel density estimation, and the state-of-the-art Non SCA method based on neural networks.

关键词： side-channel analysis nonprofiled method variational lower bound mutual information neural networks

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