数据集概述
本数据集为关于动态功耗分析（DPA）抗扰性的研究文档，介绍了ANIME防御框架。该框架通过实时功耗监测、强化学习驱动的自适应噪声注入控制器及多模型集成预测器，提升嵌入式系统对DPA攻击的防御能力，在AES加密实验中验证了其低开销与高抗扰性。
文件详解
- 文件名称: Dynamic Power Analysis Resilience via Adaptive Noise Injection and Multi-Model Ensemble Learning.md
- 文件格式: Markdown (.md)
- 文件内容: 包含ANIME防御框架的核心原理、方法与实验细节，涵盖实时功耗监测机制、自适应噪声注入公式、多模型集成预测器结构，以及ARM Cortex-M4平台的AES加密实验结果与性能数据。
数据来源
Freederia Research Archive
适用场景
- 嵌入式系统安全研究: 分析自适应防御机制对DPA攻击的抗扰效果
- 强化学习应用: 探索RL在实时安全参数优化中的实践
- 多模型集成学习: 研究组合模型在功耗数据分析中的鲁棒性提升
- 加密算法安全优化: 为AES等加密算法的功耗攻击防御提供技术参考
- 物联网安全设计: 指导低功耗嵌入式设备的动态安全防护方案开发
