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机器学习侧信道分析:原理、现状与发展趋势

发布日期:2024-04-19    作者:学院科研管理办公室     来源:永利yl6776     点击:

报告名称:机器学习侧信道分析:原理、现状与发展趋势

报告专家:欧长海

专家单位:武汉大学国家网络安全学院

报告时间:42116:00

报告地点:数统楼403

专家简介:欧长海,男,苗族,博士,武汉大学国家网络安全学院教授。1989年出生于贵州铜仁,2013年毕业于北京交通大学计算机科学与技术专业,2018年获得中国科学院大学永利yl6776(中国科学院信息工程研究所)网络空间安全专业工学博士学位。同年,就职于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院,任职Research Fellow,主攻应用密码学、硬件与嵌入式系统安全、密码侧信道分析与安全防护技术。研究方向包括(但不限于):应用密码学、硬件与嵌入式系统安全、侧信道安全、智能安全等。累计发表论文30余篇,包括IEEE TIFS、TC、TCAD、TITS、TVLSI、IEEE Internet of Things Journal、AsiaCCS等国际权威期刊和会议,以及电子学报、密码学报等国内一流期刊。其中,IEEE Transactions 10余篇,CCF-A类一作7篇。担任EUROCRYPT、IEEE TIFS、TCAD、TOMM、ACM TECS、TCHES、Information Sciences、IEEE Internet of Things Journal、ICICS等知名期刊会议审稿人,第9、10届国际嵌入式系统安全证明研讨会(PROOFS)程序委员会委员。

报告摘要:芯片在执行算法的过程中,会通过功耗、电磁、声音、热量等渠道泄漏当前处理的关键信息,对这些泄漏进行收集和统计分析可攻击关键信息,相应的技术被称为侧信道分析。该技术比经典数学分析更高效、更具威胁性,从而受到广泛关注。本报告将介绍侧信道分析的原理,机器学习在侧信道分析中的运用,以及针对机器学习算法的侧信道分析技术。

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