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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于多标签学习的侧信道多字节密钥恢复分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116388977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310345162.8，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权一种基于多标签学习的侧信道多字节密钥恢复分析方法是由武小年;成文涛;莫宇设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多标签学习的侧信道多字节密钥恢复分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于多标签学习的侧信道多字节密钥恢复分析方法，首先提出信噪比基准平均原则来筛选各个字节密钥标签相关性大的时间样本点来组成对应的能量迹，对各个字节密钥按信噪比基准平均原则在原始能量迹数据集上重复操作从而构成多标签数据集，进而在多标签学习的算法改编方法下，基于卷积神经网络构建去构建多标签学习模型，然后在多标签数据集下通过随机搜索技术来训练优化多标签学习模型，最终采取传统的基于深度学习的侧信道攻击评估策略猜测候选密钥和该密钥对应的字节序列号。本发明具体通过多标签学习的算法改编方法来解决了侧信道中同一设备下所有字节密钥攻击问题。

本发明授权一种基于多标签学习的侧信道多字节密钥恢复分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多标签学习的侧信道多字节密钥恢复分析方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：提出信噪比基准原则方法来筛选组成对应能量迹的时间样本点，同时为多标签数据集划分相应的训练集和测试集； 步骤1的执行过程，包括下列步骤： 根据密码算法在不同设备实现的特点，确定多标签集合； 提出信噪比基准平均原则，在原始能量迹上为各个字节密钥筛选对应的时间样本点，分别组成各个字节密钥用于多标签数据集的能量迹； 能量迹对应的多标签集合由能量迹对应的标签、及该标签对应的密钥序列号组成，且能量迹标签是由对应操作的单字节明文和单字节密钥通过能量功耗模型标识函数计算得来的； 由提出信噪比基准平均原则分别获得各个字节密钥标签的能量迹，再按照多标签方案来量迹多标签方法组成相应的训练集和测试集； 通过提出信噪比基准原则方法来筛选各个字节密钥对应相关性大的时间样本点，且保持各个字节密钥对应相关性大的时间样本点数量使得满足深度学习模型训练输入能量迹维度相同的要求； 信噪比基准平均原则的执行过程，包括下列步骤： 步骤1.1：分别计算各个字节密钥对应标签与其能量迹上所有时间样本点的信噪比； 步骤1.2：设定信噪比基准值作为每个时间样本点能否被选取的标准，信噪比基准值需要使得各个字节密钥被筛选上的时间样本点数量接近； 步骤1.3：经过步骤1.2的信噪比基准值筛选后，以各个字节密钥对应标签被选上的时间样本点的平均数量，去作为组成能量迹的时间样本点数量； 步骤1.4：某个字节密钥被筛选上组成能量迹的时间样本点数量若是低于平均数量，则使用该字节密钥对应的信噪比最大的时间样本点填充，使其数量达到平均值； 步骤1.5：如果字节密钥被筛选上时间样本点数量是多于平均值的，则将经筛选后而组成能量迹，按照时间样本点与标签的信噪比值从小到大依次剔除信噪比值较小的时间样本点，减少到平均数量； 步骤2：基于神经网络结构模型，实现多标签学习的算法改编方法来设计多标签模型； 步骤3：在多标签训练集下，使用深度学习技术的随机搜索方法来进行多标签模型训练； 步骤4：在各个字节密钥对应的测试集下，评估多标签模型对于各个字节密钥恢复能力。

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