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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种侧信道黑盒攻击方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115694923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211246984.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种侧信道黑盒攻击方法、装置、设备及存储介质是由李伟键;张云琛设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种侧信道黑盒攻击方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种侧信道黑盒攻击方法、装置、设备及存储介质，根据预设的第一采集方案采集侧信道信息，使用预设的特征选择模型确定发生侧信道泄露的特征点，根据确定的特征点生成特征向量；根据预设的第二采集方案采集训练数据，根据所述特征向量裁剪所述训练数据，得到训练数据集，为所述训练数据集标注标签；根据标注标签的训练数据集对深度学习模型进行训练，生成攻击模型；根据预设的第三采集方案采集数据，并经由所述特征向量裁切生成攻击数据集，将所述攻击数据集输入到所述攻击模型中，生成密钥的概率向量，以得分最高的密钥作为攻击密钥完成侧信道黑盒攻击。与现有技术相比，实现侧信道攻击的通用性，并提高侧信道攻击的效率。

本发明授权一种侧信道黑盒攻击方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种侧信道黑盒攻击方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设的第一采集方案采集侧信道信息，使用预设的特征选择模型确定发生侧信道泄露的特征点，根据确定的特征点生成特征向量； 根据预设的第二采集方案采集训练数据，根据所述特征向量裁剪所述训练数据，得到训练数据集，为所述训练数据集标注标签； 根据标注标签的训练数据集对深度学习模型进行训练，生成攻击模型； 根据预设的第三采集方案采集数据，并经由所述特征向量裁切生成攻击数据集，将所述攻击数据集输入到所述攻击模型中，生成密钥的概率向量，以得分最高的密钥作为攻击密钥完成侧信道黑盒攻击； 所述根据预设的第一采集方案采集侧信道信息，使用预设的特征选择模型确定发生侧信道泄露的特征点，根据确定的特征点生成特征向量，具体包括： 根据预设的明文密钥交叉顺序、明文密钥组数和明文密钥数据设置的第一采集方案采集密码算法运行时的侧信道信息，所述侧信道信息包括功耗、电磁信息； 将采集的侧信道信息分为n组：T1，T2，…Tnn≥2，其中T1～Tn是加密固定明文F1～Fn时采集的侧信道信息，每组侧信道信息包含K条功耗数据，功耗数据包括功耗轨迹或电磁轨迹，记为每条轨迹有Q个采样点，即Q个原始特征，其中 使用最大相关最小冗余算法计算采集的侧信道信息中的每一功耗数据的Q个采样点的mRMR值，确定功耗数据中mRMR值不小于第一阈值的采样点，将n组侧信道信息中K条功耗数据中确定的m个采样点的功耗数据作为功耗数据集T； 将计算得到的功耗数据集T进行支持向量机训练，得到对m个采样点计算的权重，根据权重高低对m个采样点进行排序，生成特征向量t*，m0。

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