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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于变分自动编码器模型的跨设备侧信道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：CN116131973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310124377.7，技术领域涉及：H04B17/309；该发明授权基于变分自动编码器模型的跨设备侧信道分析方法是由姬宇航;谷大武;陆海宁;张驰设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分自动编码器模型的跨设备侧信道分析方法在说明书摘要公布了：一种基于变分自动编码器模型的跨设备侧信道分析方法，在离线阶段通过构建包含单编码器和多解码器的变分自动编码器模型，并通过采集设备运行AES算法得到的侧信道曲线作为样本进行训练；在在线阶段通过训练后的变分自动编码器模型对目标设备运行AES算法后得到的侧信道曲线进行分析，当预测得到的密钥与实际密钥相同，则认为目标设备的安全性存在风险。本发明通过变分自动编码器有效应对不同设备间的侧信道曲线分布差异，达成对来自不同设备的侧信道曲线的通用特征提取效果，可以有效地分析出目标设备上运行的密码算法的密钥，实现系统安全性检测以及信息安全保护的效果。

本发明授权基于变分自动编码器模型的跨设备侧信道分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自动编码器模型的跨设备侧信道分析方法，其特征在于，在离线阶段通过构建包含单编码器和多解码器的变分自动编码器模型，并通过采集设备运行AES算法得到的侧信道曲线作为样本进行训练；在在线阶段通过训练后的变分自动编码器模型对目标设备运行AES算法后得到的侧信道曲线进行分析，当预测得到的密钥与实际密钥相同，则认为目标设备的安全性存在风险，具体包括： 步骤1在个建模设备上分别通过随机化明文、密钥的方式各自运行AES算法，并在运行时使用侧信道信息采集电路得到个设备对应的侧信道曲线t和每条曲线对应的明文和密钥；步骤2计算每一条侧信道曲线的泄露标签并对每条曲线进行预处理以提升对泄露标签的信噪比以及缩减曲线的维度，其中：SBOX为AES算法中使用的S盒查找表，是将输入取汉明重量； 步骤3以步骤2得到的侧信道曲线作为样本，训练包含单编码器和多解码器的变分自动编码器模型，具体包括：3.1将来自第个设备的侧信道曲线输入编码器，得到隐空间分布遵守的高斯分布参数和，并采样得到隐空间特征； 3.2将隐空间特征输入第个解码器，得到对应输入的侧信道曲线的重建曲线； 3.3计算损失函数，其中：是输入的高斯分布距均值为0、方差为1的标准正态分布的KL散度，是指 与的重建偏差，以L2范式衡量； 3.4根据计算出的损失函数对变分自动编码器模型进行训练，根据损失函数反向传播所计算出来的梯度先更新解码器中的权重参数，再更新编码器的权重参数； 3.5重复训练步骤3.1到3.4直至遍历所有样本； 步骤4使用已训练的编码器对所有步骤1中采集的所有曲线进行特征提取，提取出隐空间特征；步骤5使用曲线对应的隐空间特征和泄露标签进行支持向量机分类器的训练，训练时支持向量机的核函数选择为RBF；步骤6在在线阶段，在含有同样的AES程序的目标设备上使用固定的密钥，随机化明文并采集对应的侧信道曲线，将输入编码器中，得出隐空间特征，将输入训练好的支持向量机模型，得出预测的泄露标签并建立长度为256的全零数组； 步骤7使用预测的泄露标签和对应的明文，根据泄露标签得出候选密钥取值；对于每一个候选取值，使得的值增1；步骤8重复步骤7，直至在目标设备上收集的侧信道曲线使用完毕，根据数组计算出正确密钥随目标曲线条数增多时的猜测熵变化。

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