Research and Implementation on Power Analysis Attacks for Unbalanced Data
المؤلفون المشاركون
Li, Xiuying
Fan, Xiaohong
Li, You
Chen, Dong
Duan, Xiaoyi
Ding, Ding
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In the power analysis attack, when the Hamming weight model is used to describe the power consumption of the chip operation data, the result of the random forest (RF) algorithm is not ideal, so a random forest classification method based on synthetic minority oversampling technique (SMOTE) is proposed.
It compensates for the problem that the random forest algorithm is affected by the data imbalance and the classification accuracy of the minority classification is low, which improves the overall classification accuracy rate.
The experimental results show that when the training set data is 800, the random forest algorithm predicts the correct rate of 84%, but the classification accuracy of the minority data is 0%, and the SMOTE-based random forest algorithm improves the prediction accuracy of the same set of test data by 91%.
The classification accuracy rate of a few categories has increased from 0% to 100%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Duan, Xiaoyi& Chen, Dong& Fan, Xiaohong& Li, Xiuying& Ding, Ding& Li, You. 2020. Research and Implementation on Power Analysis Attacks for Unbalanced Data. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208455
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Duan, Xiaoyi…[et al.]. Research and Implementation on Power Analysis Attacks for Unbalanced Data. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208455
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Duan, Xiaoyi& Chen, Dong& Fan, Xiaohong& Li, Xiuying& Ding, Ding& Li, You. Research and Implementation on Power Analysis Attacks for Unbalanced Data. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208455
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208455
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر