研究:预训练 LLM 微调后可做侧信道攻击,12 条迹即破解 AES 密钥
chaumian · x · 2026-09-27
IACR ePrint 论文《The Tower of Babel: Large Language Models for Side-channel Analysis》（University of the Bundeswehr Munich 等）首次系统研究将现成预训练 LLM 用作侧信道分析（SCA）的区分器。
核心发现：
- 对 7 个现成预训练 LLM（DeepSeek、Falcon、GPT-J、GPT-2、GPT-2m、Qwen2、T5）在三个掩码 AES 数据集（ASCADf、ASCADv、eShard）上做轻量微调，不改主干架构
- Falcon 与 GPT-2m 在 ASCADf 上仅用 12–16 条功耗迹即达 GE=1（恢复密钥），且是唯一在去同步条件下仍保持此迹数的方法——比此前最佳去同步结果低一个数量级
- 首次在从零训练的多任务 CNN 之外，从全部 16 个首轮 AES 密钥字节中提取出可利用泄漏
- 提供首个 LLM-SCA 的 per-share 评估与基于 Effective Perceived Information（EPI）的可解释性分析
- 最意外：随机初始化的主干与预训练版本表现相当——说明优势主要来自架构而非语言预训练知识
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