8、深入理解单通道分析测量设置

深入理解单通道分析测量设置

研究背景与目标

在利用泄漏动态部分进行(标准)攻击时,测量设置对噪声水平的影响至关重要。此前,Guilley 等人提出用信噪比(SNR)量化侧信道采集质量,Merino del Pozo 和 Standaert 讨论了不同设置对泄漏检测的影响,但这些研究范围有限。本文旨在分析实际测量设置的四个重要参数:探测方法、被测设备(DUT)的时钟频率、电源电压和用于收集测量数据的示波器采样率。通过对软件(ARM Cortex)和硬件(Xilinx FPGA)两个 DUT 进行系统研究,评估这些参数对单变量评估指标(如 SNR)和多变量评估指标(如感知信息 PI)的影响,并提取有用的参数选择建议。

评估指标与工具
  1. Mangard 的 SNR
    • 定义 :Mangard 在侧信道分析中引入的 SNR,直观地将与数据相关的信号表示为平均迹线的方差,噪声表示为方差迹线的均值。对于目标中间变量 y,其定义为:
      [
      \hat{SNR} = \frac{\hat{Var}_y(\hat{E}_i(l_y^i))}{\hat{E}_y(\hat{Var}_i(l_y^i))}
      ]
      其中,(\hat{Var}) 和 (\hat{E}) 是在 (l_y^i \in L) 上估计的样本方差和样本均值,(l_y^i) 表示由目标变量 y 生成的第 i 个侧信道观测值。
    • 噪声来源 :Mangard 定义中的噪声有两个来源,一是物理噪声,由物理现象(如热噪声、闪烁噪
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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