A machine learning approach against a masked AES: Reaching the limit of side-channel attacks with a learning model

Lerman, Liran; Bontempi, Gianluca; Markowitch, Olivier

doi:doi/10.1007/s13389-014-0089-3

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A machine learning approach against a masked AES: Reaching the limit of side-channel attacks with a learning model

par Lerman, Liran

;Bontempi, Gianluca

;Markowitch, Olivier

Référence Journal of Cryptographic Engineering, 5, 2, page (123-139)
Publication Publié, 2015-06

Article révisé par les pairs

Titre:	A machine learning approach against a masked AES: Reaching the limit of side-channel attacks with a learning model
Auteur:	Lerman, Liran; Bontempi, Gianluca; Markowitch, Olivier
Informations sur la publication:	Journal of Cryptographic Engineering, 5, 2, page (123-139)
Statut de publication:	Publié, 2015-06
Sujet CREF:	Neurosciences cognitives
	Téléinformatique interconnexion ordinateurs
Mots-clés:	Machine learning
	Masking
	Profiled attack
	Side-channel attack
	Stochastic attack
	Template attack
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:2190-8508
	info:doi/10.1007/s13389-014-0089-3
	info:scp/84930947906

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