최근, 전력 분석 공격의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 중 신호 압축 기술은 전력 분석 공격 시 소요되는 연산시간을 상당히 단축할 수 있음에도 불구하고 신호 정렬, 잡음 제거 기술에 비해 연구가 미비한 실정이다. 기존의 신호 압축 기술은 신호의 특성을 제대로 고려하지 않아 오히려 전력 분석의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 전력 신호의 특성을 고려하여 원신호의 의미있는 성분이 최대한 손실되지 않는 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술을 제안한다. 또한 기존 방법과 제안하는 압축 기술의 실험적인 분석을 통해 각 압축 기술의 전력 분석 공격 성능을 비교한다.
In the recent years, various researches about the signal processing have been presented to improve the performance of power analysis. Among these signal processing techniques, the research about the signal compression is not enough than a signal alignment and a noise reduction; even though that can reduce considerably the computation time for the power analysis. But, the existing compression method can sometimes reduce the performance of the power analysis because those are the unsophisticated method not considering the characteristic of the signal. In this paper, we propose the new PCA (principal component analysis)-based signal compression method, which can block the loss of the meaningful factor of the original signal as much as possible, considering the characteristic of the signal. Also, we prove the performance of our method by carrying out the experiment.
