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Search: "[ keyword: Power Analysis Attack ]" (12)
CRYSTALS-Dilithium 대상 비프로파일링 기반 전력 분석 공격 성능 개선 연구
장세창,
이민종,
강효주,
하재철,
Vol. 33, No. 1, pp. 33-43,
2월.
2023
10.13089/JKIISC.2023.33.1.33
주제어: CRYSTALS-Dilithium, Power Analysis Attack, Hardware Security, Deep Learning, wavelet transform
10.13089/JKIISC.2023.33.1.33
주제어: CRYSTALS-Dilithium, Power Analysis Attack, Hardware Security, Deep Learning, wavelet transform
PQC 표준화 알고리즘 CRYSTALS-KYBER에 대한 비프로파일링 분석 공격 및 대응 방안
장세창,
하재철,
Vol. 32, No. 6, pp. 1045-1057,
12월.
2022
10.13089/JKIISC.2022.32.6.1045
주제어: Post-Quantum Cryptography, CRYSTALS-KYBER, Power Analysis Attack, Deep Learning Analysis attack
10.13089/JKIISC.2022.32.6.1045
주제어: Post-Quantum Cryptography, CRYSTALS-KYBER, Power Analysis Attack, Deep Learning Analysis attack
부채널 분석을 이용한 딥러닝 네트워크 신규 내부 비밀정보 복원 방법 연구
박수진,
이주헌,
김희석,
Vol. 32, No. 5, pp. 855-867,
10월.
2022
10.13089/JKIISC.2022.32.5.855
주제어: Power Analysis Attack, Side-Channel Analysis, CPA, Deep Learning, MLP
10.13089/JKIISC.2022.32.5.855
주제어: Power Analysis Attack, Side-Channel Analysis, CPA, Deep Learning, MLP
블록 암호 SM4에 대한 부채널 공격 및 마스킹 기반 대응기법 분석
배대현,
남승현,
하재철,
Vol. 30, No. 1, pp. 39-49,
2월.
2020
10.13089/JKIISC.2020.30.1.39
주제어: Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, DPA, CPA, Data Masking, MLP, Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, DPA, CPA, Data Masking, MLP
10.13089/JKIISC.2020.30.1.39
주제어: Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, DPA, CPA, Data Masking, MLP, Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, DPA, CPA, Data Masking, MLP
Multi-Layer Perceptron 기법을 이용한 전력 분석 공격 구현 및 분석
권홍필,
배대현,
하재철,
Vol. 29, No. 5, pp. 997-1006,
10월.
2019
10.13089/JKIISC.2019.29.5.997
주제어: Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, Deep Learning MLP, Machine Learning SVM, Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, Deep Learning MLP, Machine Learning SVM
10.13089/JKIISC.2019.29.5.997
주제어: Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, Deep Learning MLP, Machine Learning SVM, Side-Channel Analysis, Power Analysis Attack, Deep Learning MLP, Machine Learning SVM
