姚艳丽，吴震，饶金涛，王敏，杜之波

（成都信息工程大学信息安全工程学院，四川 成都 610225）

基于EMD与奇异值差分谱的侧信道信号特征提取

姚艳丽，吴震，饶金涛，王敏，杜之波

（成都信息工程大学信息安全工程学院，四川 成都 610225）

为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息，提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解，计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数，找到最大相似特征分量；再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱；最后根据差分谱进行重构和消噪，进一步提取分量的特征信息。实验结果表明，该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取，成功提高信号的信噪比和攻击成功率。

侧信道信号；经验模式分解；奇异值差分谱；特征提取；攻击成功率

1 引言

侧信道攻击（SCA， side channel attack）［1，2］是通过密码设备在软、硬件实现中泄露的执行时间、功率消耗或电磁辐射等侧信道信息而获取密钥的攻击手段。SCA的方法种类繁多，常见的有故障攻击、计时攻击、能量攻击等，其中，能量攻击作为一种高效的攻击方式受到了高度的重视。然而，在多数情况下，信号容易被噪声淹没导致有用信息无法提取，攻击成功率低，因此，需要采用信号处理技术来进行辅助处理。

近年来，国内外许多学者对侧信道信号的特征提取方法进行了研究。2014年，黄永远等［3］提出频域辅助分析的滤波方法，该方法证实了低通滤波后的信号攻击效率最高。……