报告名称：机器学习侧信道分析：原理、现状与发展趋势

报告专家：欧长海

专家单位：武汉大学国家网络安全学院

报告时间：4月21日16:00

报告地点：数统楼403

专家简介：欧长海，男，苗族，博士，武汉大学国家网络安全学院教授。1989年出生于贵州铜仁，2013年毕业于北京交通大学计算机科学与技术专业，2018年获得中国科学院大学网络空间安全学院(中国科学院信息工程研究所)网络空间安全专业工学博士学位。同年，就职于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院，任职Research Fellow，主攻应用密码学、硬件与嵌入式系统安全、密码侧信道分析与安全防护技术。研究方向包括（但不限于）：应用密码学、硬件与嵌入式系统安全、侧信道安全、智能安全等。累计发表论文30余篇，包括IEEE TIFS、TC、TCAD、TITS、TVLSI、IEEE Internet of Things Journal、AsiaCCS等国际权威期刊和会议，以及电子学报、密码学报等国内一流期刊。其中，IEEE Transactions 共10余篇，CCF-A类一作7篇。担任EUROCRYPT、IEEE TIFS、TCAD、TOMM、ACM TECS、TCHES、Information Sciences、IEEE Internet of Things Journal、ICICS等知名期刊会议审稿人，第9、10届国际嵌入式系统安全证明研讨会（PROOFS）程序委员会委员。

报告摘要：芯片在执行算法的过程中，会通过功耗、电磁、声音、热量等渠道泄漏当前处理的关键信息，对这些泄漏进行收集和统计分析可攻击关键信息，相应的技术被称为侧信道分析。该技术比经典数学分析更高效、更具威胁性，从而受到广泛关注。本报告将介绍侧信道分析的原理，机器学习在侧信道分析中的运用，以及针对机器学习算法的侧信道分析技术。