哨兵蓝队内网-蜜罐-监控 开发全纪录
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卷积神经网络（CNN）
CNN结构
输入层: 输入的数据，可以是一维、二维、三维。
卷积层：对输入的数据进行特征提取。
池化层：对卷积层提取到的特征进行下采样 Maxpooling。
全连接层：
交叉验证（Cross-Validation）
背景
在构建模型框架后，需要挑选效果较好的超参数，此时如果Profiling 数据集较小，训练集、验证集的划分将会对模型的性能产生较大的影响。
如图一所示，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，注意：测试集一旦选定，就不要再洗回到验证集、训练集那部分，否则就是造假图中训练集与验证集位置的选择将会得出不同的表现ACC（准确率）。
方法
为了解决上述问题，提出K-fold cross-validation，这里举4折交叉验证（4-fold cross-validation）
将数据集（不包含测试集）平均分成4份，其中3份作为训练集，剩余的1份作为验证集。
第一次使用第1、2、3份作为训练集，第4份作为验证集，分别测试不同的超参数组合情况下，模型的准确率、召回率等指标（按需求自定）作为得分并记录。
在不同的划分情况下，重复第二步。
每个不同的超参数组合中的得分取平均值， 最后对 ...
文献阅读笔记-Study of Deep Learning Techniques for Side-Channel Analysis and Introduction to ASCAD Database
文章信息
作者：Ryad Benadjila, Emmanuel Prouff, Rémi Strullu, Eleonora Cagli and Cécile Dumas
单位：CEA, LETI, MINATEC Campus, F-38054 Grenoble, France
出处：ePrint
标题：Study of Deep Learning Techniques for Side-Channel Analysis and Introduction to ASCAD Database
文章内容
这篇论文属于是入门必读了，了解深度学习结合侧信道要做什么，先从该论文入手最好。
背景
在当时将侧信道攻击与传统机器学习相结合，已经被证实相较于模板攻击有许多优势，但超参数的设计往往被保密，造成了论文中的方法以及结果不可复现。
目的及方法
为了解决上述问题，作者将自己分析 ...
文献实验复现笔记-One Network to rule them all. An autoencoder approach to encode datasets
前置文章： 文献阅读笔记
数据集
第一次处理侧信道攻击的数据集，过程比较坎坷，记录较为详细一点。
ASCAD fixed key
数据集介绍：6w条能量迹，700个特征，算法：AES128，采集设备：ATMega8515
作者选择使用5w条能量迹作为训练集，1w条作为测试集。能量迹下载地址，解压后的目录如图1所示。
红色框中的文件是后来自己添加的
环境需求：本机Python 3.8.16 ， pip h5py, numpy, matplotlib, tensorflow 2, keras
Mac电脑配置tf2环境另开一章。
数据集生成
原始数据集并没有一阶掩码AES128的数据，需要执行对应文件去生成。阅读源码可知输入参数个数为1时将读取params文件内的参数。
1python ASCAD_generate.py "ATMEGA_AES_v1/ATM_AES_v1_fix ...
php 反序列化学习
None
文献阅读笔记-One Network to rule them all. An autoencoder approach to encode datasets
偏指导方向的一篇文章，给出了一条看似可行的路。
区块链实验
区块链实验
Golang实现SM3杂凑算法
基于Golang的sm3算法实现