Kết hợp mạng perceptron đa tầng và phân tích tương quan công suất tiêu thụ trong đánh giá bảo mật đối với mã mật AES-128

Download

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

Kết hợp mạng perceptron đa tầng và phân tích

tương quan công suất tiêu thụ trong đánh giá

bảo mật đối với mã mật AES-128

Hoàng Văn Phúc, Đỗ Ngọc Tuấn, Lê Văn Nam và Lưu Văn Tuấn

Viện Tích hợp hệ thống, Học viện Kỹ thuật Quân sự

Số 236 Hoàng Quốc Việt, Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội

Email: [email protected]

Tóm tắt— Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực bảo

mật phần cứng đang trở thành một xu hướng nghiên cứu

trên thế giới. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất

mô hình mạng perceptron đa tầng thực hiện tấn công

không lập mẫu trong đánh giá bảo mật phần cứng cho

mã mật AES-128. Đồng thời, chúng tôi đề xuất giải pháp

sử dụng kỹ thuật phân tích tương quan công suất tiêu

thụ trong xây dựng tập dữ liệu cho mạng perceptron đa

tầng. Kết quả thực nghiệm, phân tích trên phần cứng mã

hóa giúp khẳng định tính khả thi cao của các đề xuất

trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho đánh giá bảo

mật phần cứng.

lượng nhỏ vết năng lượng (power trace), so sánh các

khóa dự đoán với mẫu đã lập và xác định key với mẫu

nào giống nhất. Về lý thuyết, tấn công lập mẫu được

coi là tấn công hiệu quả khi chỉ cần một lượng nhỏ

power trace. Tuy nhiên, tấn công lập mẫu thường khó

áp dụng trên thực tế khi mà người tấn công chỉ có duy

nhất thiết bị mục tiêu và lượng power trace ghi được bị

giới hạn. Ngược lại, với tấn công không lập mẫu, ví dụ

như tấn công phân tích vi sai công suất tiêu thụ (DPA:

Differential Power Analysis) [2], hoặc tấn công phân

tích tương quan công suất (CPA: Correlation Power

Analysis) [3], người tấn công chỉ cần sử dụng thiết bị

mục tiêu để ghi lại power trace và dùng các kỹ thuật

thống kê để tìm ra khóa bí mật.

Từ khoá- Mạng perceptron đa tầng, phân tích tương

quan công suất, tấn công không lập mẫu, tấn công kênh

bên, mã hóa AES

Trong những năm gần đây, dưới sự phát triển

không ngừng của trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial

Intelligence), các ứng dụng của nó đang ngày càng trở

nên thiết thực và quan trọng mà điển hình là kỹ thuật

học máy (ML: Machine Learning) hay kỹ thuật học sâu

(DL: Deep Learning). Trong đó, Perceptron đa tầng

(MLP: Multilayer Perceptron) là một mô hình mạng

thuộc kỹ thuật học sâu, mô hình này được tạo ra dựa

trên việc mô phỏng các kết nối đa tầng của các tế bào

thần kinh (Nơ-ron) trong bộ não người. Từ các dữ liệu

đầu vào, trải qua quá trình huấn luyện của mạng MLP,

máy tính hoàn toàn có thể phân tích và phân loại các dữ

liệu ở đầu ra một cách nhanh chóng và chính xác.

Chính vì vậy, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực

bảo mật đang trở thành một xu hướng nghiên cứu trên

thế giới.

Trong các công bố [4], [5], mạng MLP được ứng

dụng để tìm ra khóa bí mật của mã hóa AES. Đặc biệt,

bài báo [5] đã chứng minh mạng MLP không chỉ áp

dụng trong tấn công lập mẫu mà còn có thể áp dụng rất

tốt với tấn công không lập mẫu. Tuy nhiên, các công bố

ở trên chỉ áp dụng với dữ liệu có số mẫu đầu vào nhỏ.

Trên thực tế với dữ liệu đầu vào là các power trace, số

lượng mẫu là rất lớn, thường là vài nghìn cho đến chục

nghìn mẫu. Trong khi đó, số lượng mẫu đầu vào cho

mạng MLP ảnh hưởng rất nhiều đến quá trình xử lý và

tính toán của mạng. Vì vậy, trong bài báo này, chúng

tôi sẽ giới thiệu mô hình mạng MLP nhằm thực hiện

tấn công mã mật AES không lập mẫu, kết hợp giải

pháp sử dụng kỹ thuật phân tích tương quan công suất

GIỚI THIỆU

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, các thiết bị mã

hoá sẽ thực hiện biến bản tin rõ thành bản tin được mã

hoá để bảo vệ dữ liệu. Tuy nhiên, trong quá trình thực

thi mã hoá hoặc giải mã thì các thiết bị này luôn có sự

rò rỉ thông tin nhất định và được gọi là thông tin kênh

kề, ví dụ thời gian thực hiện, bức xạ điện từ trường,

công suất tiêu thụ điện. Từ các nguyên lý kỹ thuật căn

bản về cấu tạo của các vi mạch điện tử, chúng ta nhận

định rằng công suất tiêu thụ của thiết bị mã hoá không

phải là một tham số ngẫu nhiên mà nó phụ thuộc rất

nhiều vào quá trình thiết bị xử lý dữ liệu, đặc biệt là

thực hiện tính toán trong thời gian đủ lớn. Do đó, thông

tin về công suất tiêu thụ không mong muốn này được

chính kẻ tấn công lợi dụng nhằm phân tích và đánh cắp

các khoá bí mật.

Tấn công kênh bên thường được chia thành hai

hướng tiếp cận đó là tấn công lập mẫu (Profile attack)

và không lập mẫu (Non-profile attack). Đối với tấn

công lập mẫu, điển hình là Template attack [1], người

tấn công cần thực hiện hai bước quan trọng. Thứ nhất

là lập mẫu, người tấn công phải có một thiết bị có chức

năng và cấu tạo giống hệt như thiết bị mục tiêu và có

đầy đủ quyền thực thi trên thiết bị. Sau đó người tấn

công sẽ phải thực hiện mã hóa và ghi lại một lượng lớn

power trace của mỗi từ khóa dự đoán. Thứ hai là áp

dụng mẫu đã có lên thiết bị mục tiêu. Người tấn công

thực hiện mã hóa trên thiết bị mục tiêu, ghi lại một

ISBN: 978-604-80-5076-4

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

tiêu thụ cho việc xây dựng tập dữ liệu. Kỹ thuật này

thực hiện tách ra các mẫu có giá trị tương quan cao

nhất để đưa vào mô hình huấn luyện. Nhóm tác giả

cũng nhận thấy giải pháp xây dựng tập dữ liệu này giúp

mạng MLP trở nên đơn giản hơn cho phân loại kết quả

đầu ra.

được sử dụng để tính toán giá trị trung gian HW theo

công thức (1), giá trị h sau đó được dùng để gán nhãn

cho các tập power trace tương ứng với plaintext cho

giá trị h=3,4,5 . Sau đó công thức (2) sẽ được sử dụng

để tính toán hệ số tương quan từ 256 giá trị khóa dự

đoán (k=[0;255])

Phần tiếp theo bài báo được tổ chức như sau. Đề

xuất giải pháp xây dựng tập dữ liệu cho mạng MLP

được trình bày trong phần II. Phần III sẽ giới thiệu kiến

trúc mạng MLP đề xuất. Các kết quả khảo sát phân tích

khóa bí mật được trình bày trong phần IV. Phần V là

kết luận hiệu quả của giải pháp xây dựng tập dữ liệu và

tính khả thi của kiến trúc mạng đề xuất.

ꢇ_ꢅ^ꢃ

ꢄ

h − h t −t

(

_k)(

)

n,k

n,i

ꢆ

n=1

ꢂ_k,i=

(2)

h − h

t −t

(

)

(

)

ꢇ

n,k

n,i

n=1

Trong đó

và t_ilần lượt là trung bình của mô

II. XÂY DỰNG TẬP DỮ LIỆU CHO MẠNG MLP

hình công suất dự đoán và công suất tiêu thụ thực tế

tại mẫu i.

Power trace là những vector biểu diễn các giá trị tỉ

lệ với công suất tiêu thụ của mạch mục tiêu sau khi

chuyển đổi ADC. Các power trace thường có hàng

nghìn mẫu. Như đã nhắc đến ở phần I, số lượng mẫu

này sẽ rất lớn khi áp dụng mạng MLP. Với kỹ thuật

phân tích tương quan công suất tiêu thụ (CPA) , toàn

bộ các mẫu trên một power trace sẽ được tính giá trị

tương quan với một mô hình công suất tiêu thụ dự

đoán. Tuy nhiên, chỉ có một số ít các mẫu trong một

power trace sẽ liên quan đến mô hình đã xây dựng.

Những mẫu này thường sẽ cho giá trị tương quan với

mô hình công suất dự đoán cao hơn các điểm còn lại.

Nhận thấy, nếu tách các mẫu có giá trị tương quan cao

làm đầu vào, số chiều dữ liệu sẽ giảm xuống rất nhiều.

Đồng thời chúng ta hoàn toàn có thể xây dựng một mô

hình học máy để phân loại các power trace theo các

nhóm có độ tương quan khác nhau. Chính vì thế,

nhóm tác giả đề xuất sử dụng kỹ thuật phân tích tương

quan công suất để có thể giảm số lượng mẫu đầu vào.

Cụ thể, 50 vị trí mẫu có giá trị tương quan lớn nhất sẽ

được lấy ra để tạo thành tập dữ liệu đầu vào cho MLP.

Để thực hiện điều này, chúng tôi sử dụng hệ số tương

quan Pearson. Phương pháp này đã được tác giả trong

bài báo [5] sử dụng, tuy nhiên điểm đặc biệt trong đề

xuất của chúng tôi là chỉ sử dụng 3 giá trị HW=3,4,5

thay vì sử dụng 9 giá trị HW. Điều đó dẫn đến việc số

lượng power trace cần để tính toán có thể giảm 30%.

Sau khi đã xác định được 50 điểm có hệ số tương

quan cao nhất, chúng tôi thực hiện phân loại toàn bộ

số power trace theo ba giá trị trung gian là HW= 3,4,5.

Thực hiện tương tự với các byte khóa con còn lại, kết

quả thu được là 16 thư mục tương đương với 16 byte

khóa con. Trong mỗi thư mục là 256 thư mục con

tương ứng được tạo ra từ 256 giá trị khóa dự đoán.

Trong mỗi thư mục con này, ba thư mục có tên HW3,

HW4, HW5 được tạo ra, đây cũng chính là nhãn được

sử dụng để phân loại trong mạng MLP. Cuối cùng,

ứng với mỗi thư mục nhãn, toàn bộ power trace sẽ

được phân loại tương ứng. Hình 1 mô tả cấu trúc của

tập dữ liệu dựa trên kỹ thuật đề xuất.

Dataset1

Key_0

HW3

Power trace 1

Power trace N1

5000 Power traces

HW4

Power trace 1

Power trace N2

HW5

Power trace 1

Key_255

Power trace N3

Dataset16

Hình 1. Cấu trúc tập dữ liệu đề xuất: 5000 power trace ban

đầu (5000 mẫu/power trace) được tính toán và phân loại

trong 3 nhóm có tên tương ứng với giá trị trung gian (HW3,

HW4 và HW5). Mỗi nhóm chứa N1, N2, N3 power trace.

Mỗi power trace chứa 50 mẫu có giá trị tương quan cao nhất.

(1)

h = HW(SubByte PlainText ꢀKey

(

)

Chúng tôi sử dụng N bản tin ngẫu nhiên cho việc

mã hóa, sau đó N power trace sẽ được ghi lại. Mỗi

power trace sẽ chứa L mẫu. Kí hiệu t_n,ilà giá trị của

mẫu thứ i trong power trace n, i và n thỏa mãn điều

kiện (1<i<L, 1<n<N). d_n,Blà giá trị của khóa con thứ B

III. ĐỀ XUẤT KIẾN TRÚC MẠNG MLP CHO

TẤN CÔNG KHÔNG LẬP MẪU

Mạng MLP đã được chứng minh hiệu quả trong

việc áp dụng cho phân tích khóa bí mật của AES [5].

Nguyên lý chính của áp dụng mạng MLP trong phân

tích khóa bí mật AES là sử dụng các tham số của mô

hình trong quá trình huấn luyện. Bằng việc xây dựng

tập dữ liệu dựa trên giá trị tương quan cao nhất giữa

power trace và giá trị trung gian HW. Chúng ta đã tạo

ra được mối liên hệ giữa đầu vào (50 mẫu) và giá trị

(

Bꢁ{1;16}) trong bản tin thứ n. Để có thể thu thập

được 50 mẫu có hệ số tương quan cao nhất từ power

traces, chúng tôi sử dụng một nửa số lượng power

trace ban đầu cho việc tính toán, kỹ thuật này đã được

nhóm tác giả thực hiện trong [6] và có hiệu quả lớn về

mặt thời gian thay vì tính toán toàn bộ số power trace.

Trong trường hợp này, hàm S-Box của thuật toán AES

ISBN: 978-604-80-5076-4

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

đầu ra (HW). Vì vậy, khi áp dụng mạng MLP, ứng với

khóa dự đoán là chính xác, mạng MLP có thể dễ dàng

huấn luyện và phân loại đơn giản với 3 nhãn. Điều này

dẫn đến các tham số của mạng MLP trong quá trình

huấn luyện như độ chính xác (accuracy) sẽ tăng dần

hoặc giá trị của hàm mất mát (loss function) sẽ giảm

dần. Ngược lại, với khóa dự đoán là sai, giá trị trung

gian cũng sẽ bị tính toán sai, dẫn đến mạng MLP

không thể huấn luyện được. Điều này dẫn đến các

tham số nêu trên sẽ giữ nguyên hoặc thay đổi không

đáng kể qua mỗi epoch huấn luyện. Đây chính là yếu

tố chính để ứng dụng mạng MLP nói riêng hay các kỹ

thuật học sâu khác vào phân tích khóa AES không cần

lập mẫu. Tuy nhiên, nhược điểm là mỗi mô hình chỉ có

thể huấn luyện dự doán cho một giá trị khóa, vì vậy

với 256 giá trị khóa dự đoán, chúng ta cần chạy 256

mô hình mạng MLP để tìm ra khóa nào đúng.

suất của các power trace ứng với các HW. Chi tiết

tham số của mô hình mạng được mô tả trong Bảng I.

Về tập dữ liệu huấn luyện, chúng tôi phân loại tập

dữ liệu ban đầu một cách ngẫu nhiên theo tỉ lệ 80%

cho tập huấn luyện (Tranning set) và 20% cho tập

kiểm thử (Test set).

Bảng I. CÁC THAM SỐ THIẾT LẬP MẠNG MLP.

Tên lớp

Input

Số nút của một lớp

Hàm kích hoạt

150

300

600

300

100

eLU

Softmax

Hiden 1

Hiden 2

Hiden 3

Hiden 4

Hiden 5

Hiden 6

Output

Để chứng minh hiệu quả của việc ứng dụng mạng

MLP cho phân tích khóa AES không lập mẫu, nhóm

tác giả đã xây dựng mô hình mạng MLP bao gồm có

thành phần lớp nhận giá trị đầu vào, các lớp ẩn và cuối

cùng là lớp đầu ra như thể hiện trong Hình 2.

IV. KẾT QUẢ KHẢO SÁT

Nhóm tác giả thực hiện khảo sát mô hình đề xuất

bằng power trace thu được từ board mạch CW1173

ChipWhisperer-Lite [7]. Đây là một dự án mã nguồn

mở cung cấp phần cứng và mã nguồn cho nghiên cứu

tấn công kênh bên. Phiên bản mà tác giả sử dụng có

chứa mạch mục tiêu là vi điều khiển Atmel AVR

Xmega128 8-bit, vi điều khiển này thực thi thuật toán

mã hóa AES-128 [8]. ChipWhisperer cung cấp khả

năng thiết lập để ghi các power trace thông qua chip

ADC tích hợp sẵn trên board. Thiết lập này cho phép

người sử dụng có thể nạp chương trình từ máy tính,

gửi bản tin cần mã hóa, khóa bí mật xuống mạch mục

tiêu và gửi các giá trị đo công suất tiêu thụ thông qua

ADC tích hợp trên mạch mục tiêu về máy tính.

Để xây dựng tập dữ liệu cho khảo sát mô hình

mạng MLP đề xuất, nhóm tác giả thực hiện thu thập

5000 power trace, mỗi power trace chứa 5000 mẫu

tương đương quá trình thực thi vòng mã hóa thứ nhất

của thuật toán AES. Trong tấn công không lập mẫu,

chúng tôi thực hiện giữ khóa bí mật cố định, bản tin

cần mã hóa sẽ được lấy ngẫu nhiên 5000 bản tin.

Trong tất cả các khảo sát về phân tích mã AES, chỉ

vòng mã hóa thứ nhất được sử dụng. Tiếp theo, chúng

tôi thực hiện huấn luyện và thực hiện phân loại sử

dụng 80% tập dữ liệu đã xây dựng, số còn lại dùng để

thực hiện kiểm tra.

Toàn bộ chương trình xây dựng tập dữ liệu và mô

hình mạng MLP đề xuất được viết trên MATLAB. Chi

tiết tham số kết quả chạy mô hình MLP đề xuất cùng

tập dữ liệu được thể hiện trong Hình 3 và Hình 4. Dễ

dàng nhận thấy rằng, các tham số về độ chính xác và

tham số hàm mất mát của khóa dự đoán đúng và khóa

dự đoán sai là phân biệt hoàn toàn. Quá trình huấn

luyện, chúng tôi cho mạng MLP thực hiện 30 epoch.

Hình 4 cho thấy, sau 10 epoch đầu tiên tham số độ

chính xác và hàm mất mát bắt đầu có sự thay đổi rõ

ràng, thể hiện mạng MLP đề xuất có thể huấn luyện

được từ tập dữ liệu mà nhóm tác giả đã xây dựng. Đối

Hình 2. Cấu trúc mạng MLP được sử dụng.

Lớp đầu vào của mạng MLP đề xuất sử dụng 50

nút tương ứng với dữ liệu đầu vào là 50 mẫu. Lớp ẩn

gồm có 6 lớp được thiết kế với số lượng nút được mô

tả trong Bảng I. Cuối cùng là lớp đầu ra với 3 nút. Mô

hình mạng được minh họa trong Hình 3. Mỗi đầu ra

của một nút (trừ các nút của lớp đầu vào) được tính

dựa trên công thức:

a^(l)= f (W^(l)Ta^(l−1)+b^(l))

(3)

Trong đó a là giá trị đầu ra, b là bias của lớp thứ l,

W là ma trận trọng số. Hàm f(.) trên được gọi là một

hàm kích hoạt (activation function). Trong thiết kế đề

xuất, để có được hiệu quả trong tính tóan, chúng tôi sử

dụng hàm eLU (Exponential Linear Unit) cho tất cả

các nút trong lớp ẩn, đây là một hàm có hiệu quả tốt

hơn so với hàm thông dụng ReLU, đồng thời giúp

mạng tránh được hiện tượng vanishing gradients. Hàm

eLU được biểu diễn như sau:

(4)

if z ꢉ 0

ꢊ

ꢋ

eLU(z) =

ꢈ[exp(z) −1] otherwise

ꢌ

Với mục đích là thực hiện phân loại các power

trace ứng với các giá trị HW, nhóm tác giả sử dụng lớp

Softmax Regression là lớp đầu ra cho việc tính xác

ISBN: 978-604-80-5076-4

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

với khóa dự đoán sai được minh họa trong Hình 3, các

tham số huấn luyện gần như không thay đổi, thể hiện

rằng mạng MLP không thể học được các dữ liệu từ tập

dữ liệu đã tạo.

5000 power trace. Trong các nghiên cứu tiếp theo,

chúng tôi sẽ khảo sát, đánh giá các khoá bí mật có độ

dài lớn hơn, nhiều mẫu hơn cũng như việc cải thiện

mô hình thuật toán đảm bảo cho việc giảm thời gian

tính toán và tăng độ chính xác.

Hình 3. Các tham số quan sát được của khóa giả thiết sai.

a) Khóa sai

b) Khóa đúng

Hình 4. Các tham số quan sát được của khóa giả thiết đúng.

Hình 5. Confusion matrix cho các trường hợp khóa đúng và

Ngoài ra, việc phân biệt khóa đúng hay sai còn có

thể sử dụng confusion matrix như Hình 5. Đối với

khóa sai sự phân bố của các điểm thực sự thuộc về một

nhãn sẽ tập trung vào HW4, ngược lại, với khóa đúng,

các điểm thực sự thuộc vào các nhãn có tỉ lệ phần trăm

cao, thể hiện mô hình được huấn luyện và tiến hành

phân loại tốt. Các giá trị này sẽ phân bố đều ra cả ba

nhãn HW tạo thành một đường chéo. Từ đây, thông

qua trực quan hoặc sử dụng lập bảng và tìm giá trị lớn

nhất của tham số độ chính xác, chúng ta có thể tìm

được toàn bộ khóa bí mật AES.

khóa sai.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] S. Chari, J. R. Rao, and P. Rohatgi, “Template attacks,” in

Cryptographic Hardware and Embedded Systems - CHES

2002, B. S. Kaliski, c¸. K. Koc¸, and C. Paar, Eds. Berlin,

Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003, pp. 13–28.

[2] P. Kocher, J. Jaffe, and B. Jun, “Differential power analysis,”

proceedings of CRYPTO’99, Lecture Notes in Computer

Science, vol. 1666, Springer, Berlin, pp. 388–397, 1999

[3] E. Brier, C. Clavier, and F. Olivier, “Correlation power

analysis with a leakage model,” in Cryptographic Hardware

and Embedded Systems - CHES 2004, M. Joye and J.-J.

Quisquater, 2004, pp. 16–29

[4] Emmanuel Prouff and Remi Strullu and Ryad Benadjila and

Eleonora Cagli and Cecile Dumas, “Study of Deep Learning

Techniques for Side-Channel Analysis and Introduction to

ASCAD Database." Cryptology ePrint Archive, Report

2018/053, 2018. https://eprint.iacr.org/2018/053.

[5] B. Timon, “Non-profiled deep learning-based side-channel

attacks with sensitivity analysis,” IACR Transactions on

Cryptographic Hardware and Embedded Systems, vol. 2019,

no. 2, pp. 107–131, Feb. 2019. [Online]. Available:

https://tches.iacr.org/index.php/TCHES/article/view/7387

[6] Đỗ Ngọc Tuấn, Trần Trung Kiên, Đỗ Thành Quân và Hoàng

Văn Phúc, “Phương pháp phân tích kênh bên với mã mật AES

sử dụng dữ liệu đo công suất tiêu thụ” Tạp chí Khoa học và

công nghê quân sự, số Đặc san Viện điện tử, 9-2020

V. KẾT LUẬN

Trong bài báo này, nhóm tác giả đã xây dựng thành

công mô hình mạng MLP cho tấn công không lập mẫu

mã mật AES thực thi trên CW1173. Nhóm tác giả đã

sử dụng kỹ thuật phân tích tương quan công suất tiêu

thụ để xây dựng tập dữ liệu đầu vào cho mạng MLP.

Kết quả khảo sát phân tích khóa bí mật đã chứng minh

được tính khả thi của mô hình mạng MLP đề xuất.

Dựa vào hai tham số của mạng trong quá trình huấn

luyện và kiểm thử thì việc phân loại tìm ra được khóa

đúng là chính xác. Bằng việc xây dựng tập dữ liệu sử

dụng 3 nhãn HW3, HW4 và HW5, nhóm tác giả chỉ

cần sử dụng khoảng 3000 power trace trên tổng số

[7] https://wiki.newae.com/CW1173_ChipWhisperer-Lite

[8] https://github.com/kokke/tiny-AES-c.

ISBN: 978-604-80-5076-4

4 trang baolam 20260 Free

Download

Bạn đang xem tài liệu "Kết hợp mạng perceptron đa tầng và phân tích tương quan công suất tiêu thụ trong đánh giá bảo mật đối với mã mật AES-128", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

ket_hop_mang_perceptron_da_tang_va_phan_tich_tuong_quan_cong.pdf