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龙图腾网恭喜中国人民解放军陆军工程大学申请的专利针对防护策略数据的旁路分析模型构建方法及装置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：CN115189872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210811536.6，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权针对防护策略数据的旁路分析模型构建方法及装置是由陈开颜;刘林云;李雄伟;张阳;王寅龙;李玺;谢方方;谢志英;李艳;朱宁设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对防护策略数据的旁路分析模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种针对防护策略数据的旁路分析模型构建方法及装置，其中，方法包括：构建专门用于SCA场景的CNN简单模型，并选择旁路泄露公共数据库ASCAD数据库的指定数据集为实验对象，指定数据集带一阶掩码和随机时延防护策略；根据CNN简单模型生成SESCA基础模型SESCAbase；通过选择的指定数据集，基于预设的结构参数优化规则，对SESCAbase中除特定设置的结构参数外的其他结构参数和训练参数进行逐步优化，得到优化后的模型SESCAnew，以实现密钥获取性能。将基础模型应用于ASCAD的带一阶掩码和随机时延防护策略的数据集，在目标性最强的实验参数区间内对模型的各种超参数进行优化，以此提升SESCA模型的破密性能，得到了针对攻击带防护策略的新优化架构SESCAnew，从而实现优秀的破密效果。

本发明授权针对防护策略数据的旁路分析模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对防护策略数据的旁路分析模型构建方法，其特征在于，包括：S1.构建专门用于SCA场景的CNN简单模型，并选择旁路泄露公共数据库ASCAD数据库的指定数据集为实验对象，所述指定数据集带一阶掩码和随机时延防护策略；S2.根据所述CNN简单模型生成SESCA基础模型SESCAbase；S2具体包括：S201.确定所述CNN简单模型的卷积块由CONV层、BN层、ACT层构成，并在所述卷积块后添加POOL层以减少特征维度，以组成新卷积块，并通过所述新卷积块在网络模型中重复预设次数，直到获得预设的合理大小的输出为止；S202.引入预设数量个FC层，并在最后一个FC层使用softmax函数，所述softmax函数输出分类预测结果；S203.在所述CNN简单模型的卷积层和池化层中间嵌入了SEnet模块，以降低误差反向传播中的梯度弥散问题，从而得到SESCA基础模型SESCAbase；S3.通过选择的所述指定数据集，基于预设的结构参数优化规则，对所述SESCAbase中除特定设置的结构参数外的其他结构参数和训练参数进行逐步优化，得到优化后的模型SESCAnew，以实现密钥获取性能。

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