POLARIS：基于可解释人工智能的电源侧信道泄漏缓解方法
密码学与安全
2025-07-31 v1
摘要
微电子系统在诸多敏感应用中广泛使用（如制造、能源、国防），这些系统越来越多地处理敏感数据（如加密密钥），并面临多种威胁，例如通过动态功率轮廓推断敏感数据的电源侧信道攻击。本文提出了一种新型框架POLARIS，用于采用可解释人工智能（XAI）引导的掩码方法来缓解电源侧信道泄漏。POLARIS框架采用无监督方式自动构建量身定制的训练数据集，并利用其训练掩码模型。实验结果表明，POLARIS在泄漏降低、执行时间和开销方面均优于现有最先进的缓解方案（如VALIANT），且适用于大规模设计。
引用
@article{arxiv.2507.22177,
title = {POLARIS: Explainable Artificial Intelligence for Mitigating Power Side-Channel Leakage},
author = {Tanzim Mahfuz and Sudipta Paria and Tasneem Suha and Swarup Bhunia and Prabuddha Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.22177},
year = {2025}
}