Kiến trúc bộ phân lớp CNNd đề xuất được xây dựng dựa trên phân tích các đặc trưng của vết điện năng tiêu thụ của thiết bị mặt nạ. Các đặc trưng của vết điện năng tiêu thụ của thiết bị mặt nạ như đã phân tích ở phần 3.2.2 đó là các POIs. Các POIs xuất hiện tại các thời điểm thiết bị xử lý mặt nạ và các giá trị được mặt nạ. Do đó, các điểm POIs được xuất hiện ở một số dải và tách biệt nhau bởi cần có thời gian để thiết bị xử lý các giá trị khác. Đối với thiết bị sử dụng mặt nạ bậc nhất, tồn tại hai
dải POIs như mô tả trên Hình 3.2. Như vậy, kiến trúc CNNd để phân lớp các vết
điện năng tiêu thụ của thiết bị mặt nạ cần có các yêu cầu sau:
- Phát hiện các đặc trưng hay các POIs từ các vết điện năng tiêu thụ.
- Có thể học được các đặc trưng kết hợp giữa các điểm POIs đó là hiệu của các
- Có khả năng phân lớp được các vết điện năng tiêu thụ được gán nhãn bởi giá trị trung gian cần tấn công.
Kiến trúc mạng CNNd đề xuất có thể thỏa mãn các yêu cầu trên được mô tả bởi
Hình 3.4 với hai khối chính là khối phát hiện POIs, tạo POIs kết hợp và khối phân lớp vết.
3.3.1.1. Khối phát hiện POIs và tạo POIs kết hợp
Khối này bao gồm các tầng tích chập và mô-đun HO-SCA được xây dựng với chức năng cụ thể như sau:
Tầng tích chập thứ nhất: Được sử dụng để phát hiện các POIs của vết điện năng tiêu thụ. Theo Zaid [33], khi vết điện năng tiêu thụ đi qua các tầng tích chập, thông tin về các POIs bị trải rộng ra. Hơn nữa, do các POIs xuất hiện gần nhau ở xung
quanh các đỉnh của vết (Hình 3.5) nên mức độ trải rộng thông tin của các POIs càng
lớn khi vết được tích chập. Vì vậy, giảm mức độ trải rộng thông tin của các POIs khi
đi qua tầng tích chập, bộ phân lớp CNNd chỉ cần một tầng tích chập để thực hiện
chức năng phát hiện POIs. Hơn nữa, để tối ưu phát hiện POIs, kích thước bộ lọc tầng tích chập phải vừa đủ để phủ được vùng các đỉnh của vết. Tuy nhiên để tránh việc sử dụng lại thông tin về POIs ở vùng đỉnh của vết có thể gây làm giảm hiệu quả của tấn công và giảm kích thước bộ lọc mà vẫn phủ được vùng đỉnh vết, luận án đề xuất sử dụng tầng tích chập có nhân co giãn (dilation convolution) với hệ số co giãn
= 1. Khi đó, hệ số của bộ lọc sẽ cho bởi biểu thức (3.5) và lối ra của tầng tích chập
thứ nhất sẽ cho bởi (3.6). Các hệ số bằng 0 của bộ lọc sẽ không được cập nhật trong
quá trình mạng CNNd được huấn luyện.
= [1,0, 2,0,…, −1,0, ]
[]=∑ [2. + − =1