优点很明显，机器学习侧信道攻击可以快速的分类能量轨迹携带秘钥的汉明重量，在某些受限情况下（比如3次失败就锁定），更有效果。
使用CNN可以攻击非对齐的能量轨迹，但是我试了使用fft之后的频域曲线进行攻击，效果也不错。如果能量轨迹采集的时候不对齐，攻击的效果会下降，建议还是对齐一下，性价比比较高。
传统的提取方式，提取出来的点都是来自与同一个线性特征，无法提取非线性特征，PCA在这个情况下比较好，无论时域还是频域。
我的毕设代码在github上，写的有点丑
https://github.com/backahasten/Simple-deep-learning-SCA
原文：https://www.cnblogs.com/backahasten/p/12401851.html