bahoek/Compare_blind_side_channel_attack_convolution

# 1D-CNN-Kyber-SCA：针对 CRYSTALS-Kyber 的统一盲侧信道分析框架 本仓库包含论文**“通过现代 1D-CNN 架构增强针对 CRYSTALS-Kyber 的盲剖面侧信道分析”**的官方实现与评估模块。 该框架提供了一套系统性的基准测试 pipeline，利用公开的开源 profile 和本地测量的同步高保真配置，在严格的多维变量隔离策略下，对现代深度学习骨干网络进行了评估。 ## 🛡️ 仓库结构与知识产权 (IP) 保护 为遵守保密协议并保护专有研究基础设施（包括目标微控制器固件模拟器、特定的 Barrett reduction 模型以及硬件级分数 Montgomery 乘法 pipeline），原始数据解析层已被解耦。 此处提供的数据集加载器旨在接收**预编译的二进制矩阵**，其中包含预同步的 trace 和分类的 256 路直接系数映射层。这确保了在神经网络缩放和优化指标上实现 100% 的架构可复现性，同时无需暴露机密的基础设施配置。

标签：AI, CRYSTALS-Kyber, 侧信道分析, 后量子密码, 安全, 密码学, 手动系统调用, 深度学习, 自动化代码审查, 超时处理, 逆向工具