1.一种基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法利用滤波方法对功耗曲线进行滤波、对齐预处理；然后分析RSA掩码防护算法的幂指数功耗泄露点，截取泄漏点的模乘截取；采用模乘之间数据依赖性强的有效点，相关系数方差的欧氏距离存在差异，通过聚类方法进行分类，确定模乘有效点功耗点集，进行降噪；然后对有效点功耗相关系数和再次采用聚类分类方法，分析和猜测密钥值，实现基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击。

2.如权利要求1所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法具体包括：步骤一，采集RSA双重掩码算法N条功耗曲线，进行滤波，对齐处理，并进行模乘截取；

步骤二，然后对截取的各模乘与某一个特定模乘根据泊松相关系数公式求各模乘相关系数；

步骤三，对每个模乘求的相关系数与某一定的模乘相关系数的方差，对方差求欧式距离；

步骤四，对欧式距离，采用机器学习聚类分析方法，进行聚类，分成多类；

步骤五，选择聚类中心点最大值分类作为各模乘相关系数选择位置，将各模乘对应选择位置相关系数相加，求和；

步骤六，对各模乘相关系数和，采用机器学习聚类分析方法，进行聚类，分成多类；

步骤七，每各模乘所属类对应猜测密钥值。

3.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：

首先输入相同幂底数和幂指数，采集RSA双重掩码算法智能卡密码芯片功耗，进行滤波、对齐，然后截取C＝C*T[tisi](mod N)的功耗曲线，组成如下分块矩阵：(1)式中，每个分块矩阵Mi，j代表第i条功耗曲线第j个模乘；n代表曲线中模乘的数量；r代表曲线条数；而每个分块矩阵Mi，j＝[mi，j*p，mi，j*p+1，mi，j*p+2，...，mi，j*p+1-1]，其中p代表每个模乘功耗的点数；矩阵Z中的列向量mj*p+k＝[m0，j*p+k，mi，j*p+1，mi，j*p+2，...，mi，j*p+p-1]，其中0≤j＜n-1，0≤k＜p。

4.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：

由矩阵Z，计算模乘与第s模乘之间功耗相关系数，得到模乘之间相关系数矩阵Cs：(2)式中， 代表第i模乘与固定第s模乘中，第j个功耗点之间的相关系数，其中0≤i＜n-1，0≤j＜p，0≤s＜n-1；即 相关系数计算公式(3)：3

计算Cs每列向量的方差，vi代表矩阵Cs的每列的方差值，得到方差向量值V:Vs＝(v0，v1，v2，...，vp-2，vp-1)    (4)。

5.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：

计算方差向量与向量均值的欧式距离，得到欧式距离向量：Ds＝(d0，d1，d2，...，dp-2，dp-1)   (5)。

6.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤四中，采样k均值聚类方法，将方差欧式距离Ds进行聚类，聚类数目为δ，选择聚类中心点最大的簇的集合，作为功耗有效点选择集 具体包括：s

输入：数据集D，聚类数目为δ；

输出：聚类中心点最大的簇的集合

A)初始化，随机指定δ个聚类中心点μ1、μ2、…、μδ；

B) 距离值di计算到各聚类中心μj距离D(di，μj)，j＝1,…，δ，判断di与μj之间距离的函数D(di，μj)＝min{D(di，wj)，j＝1，...，δ}，则 i值为di在数据集Ds中原编号；

C)重新计算各簇中心点，对每个簇 计算 djt为每个簇中的数据值，t为距离值在新簇中的新编号，Nj为第j个簇中变量的个数；

D)计算偏差

E)收敛判断，如果J值收敛，则转步骤F)；否则转步骤B)；

F)对每个簇 计算 计算出μmax＝max{μj，j＝1，…，δ}，则μmax聚类中心所属的簇为选择集 为

7.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤五中根据 选取相关系数Cs中每行对应位置相加，相关系数和组成集合cofs＝(σ0，σ1，...，σn-2),则

8.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤六中采用类似步骤四，k均值聚类方法，将cofs再次进行聚类，聚类数目为2，输出聚类中心点最大的簇的集合cofvalid，则簇中位置编号对应的模乘与固定模乘s的依赖关系强，即判断为与模乘s的操作数一致。

9.如权利要求2所述的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，其特征在于，所述步骤七包括：返回步骤二，依次将n-1个模乘分成4类，每类猜测为T[00]、T[01]、T[10]、T[11]，重组编码出t和s的16种取值，然后推算出正确的幂指数d值。

10.一种如权利要求1所述基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法的基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击系统。