2020年，东南大学国家ASIC中心宽电压IC设计团队在集成电路领域国际旗舰期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits （JSSC）上发表了题为“Machine Learning Assisted Side-Channel-Attack Countermeasure and Its Application on a 28-nm AES Circuit”的研究论文。论文作者为单伟伟、张帅、徐嘉铭、陆旻熠、杨军、时龙兴。
JSSC为集成电路领域影响力最大、难度最大的国际顶级学术期刊。自1966年创刊至今50余年时间内，在2019年之前，中国大陆高校在此期刊上总计发表论文仅40余篇。
论文主要研究密码电路的抗旁路攻击方法。旁路攻击（SCA）的硬件对策对于保护加密电路十分必要。许多对策会消耗较大的存储和面积开销。ASIC中心宽电压IC设计团队提出了一种基于机器学习的抗SCA方法，该方法可直接补偿中间数据的汉明距离（HD）概率，从而使得通过汉明距离（HD）概率无法区分正确和错误的子密钥。其原理是通过机器学习寻找到最优的汉明概率重映射矩阵，之后输入到补偿电路中进行补偿。
将该电路应用于高级加密标准（AES）-128电路，整个补偿电路在28nm上实现，可有效提升抗攻击效果。此外，它对于频率和吞吐率并不会有影响，其功耗和面积开销都相对较低，因此非常适合用于资源受限的加密电路。
图1 利用机器学习方法获得HD重分布
图2 本工作和未受保护的AES系统对比
供稿人：陆亦诚 单伟伟
