El análisis de canal lateral (SCA, por sus siglas en inglés) suele utilizarse para la evaluación de seguridad con el fin de probar la vulnerabilidad de canal lateral de un dispositivo criptográfico. Sin embargo, en la práctica, un analista puede necesitar lidiar con enormes cantidades de datos de medición de canal lateral para extraer información valiosa para el SCA. En estas circunstancias, la detección de fugas de canal lateral puede utilizarse para identificar puntos de fuga que contienen información secreta y, por lo tanto, mejorar la eficiencia de la evaluación de seguridad. Esta investigación propone un nuevo enfoque de detección de fugas en caja negra basado en el análisis de varianza de un factor (ANOVA, por sus siglas en inglés). De acuerdo con la relevancia entre los puntos de fuga y las entradas de un algoritmo criptográfico, el método propuesto divide las muestras de canal lateral en múltiples clases y prueba la diferencia entre estas clases aprovechando el ANOVA de un factor. Posteriormente, los puntos de fuga y
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