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matlab神经网络30案例分析原代码dpav4-竞赛 提交给DPA v4竞赛的DPA分析代码：。 为了掌握AES的视觉理解，我绝对建议您观看精湛的AES闪存 该攻击混合了仅在400条迹线上训练的模板攻击和一种新颖的约束求解器。 提取偏移量的方法是尝试所有16种掩码可能性，计算纯xor掩码值，然后根据学习的模板和给定的迹线计算这16个字节的概率。 概率最高的蒙版是正确的蒙版。 密钥的提取是通过将模板分类器的部分，不完善的分类结果输入到定制的约束求解器中来完成的。 这提供了数千名关键候选人。 将这些关键候选对象与第二条迹线中的候选对象相交通常会将候选对象组的大小缩小到1。 在CHES 2014上与Yossef Oren和Avishai Wool共同撰写的一篇论文中对这种攻击进行了全面描述：“基于约束的概率模板侧通道攻击的新框架”。 Stefan Mangard，Mario Kirschbaum和Yossef Oren编写了一些代码片段。 这是提交给DPA v4竞赛的Matlab资料。 已在具有神经网络工具箱的Matlab 2012b上对其进行了测试。 发起攻击： 编辑LaunchRSMA

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该课题为基于Matlab的身份证识别系统。需要先进行数字区域的定位，分割，裁剪字符切割，利用模板匹配或者是神经网络的方法进行逐个数字的识别，输出带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础之上进行二次拓展。