侧信道攻击利用密码算法在物理实现中的泄露（如执行时间、功耗和电磁辐射）来恢复密钥。主要类型包括时序攻击、功耗分析、电磁分析和缓存侧信道。攻击者通过观察计算过程中的副产品逐比特推断出密钥。防御措施包括常量时间编程、掩码技术和冗余计算，以确保实现的安全性。这些攻击挑战了密码学的理论基础，强调了实现细节的重要性。

该研究利用神经语言模型和经典密码算法成功解密美国国会图书馆的加密信件，解密成功率达到75.1%。研究探讨了字符分割和图像聚类等技术，并提出了新的解密方法，展示了机器学习在密码学中的应用。