本文聚焦于侧信道分析（SCA）中的电磁（EM）探针位置鲁棒性问题。传统的SCA通过采集加密操作中的物理泄漏（如电磁辐射）来破解加密算法。在评估芯片的电磁泄漏时，通常需要将探针放置在芯片上方的有利位置，但现有的研究大多集中在热点发现和重定位上。本文提出了一种新方法：使用来自多个EM探针位置的迹线训练单个神经网络，从而在更大的区域内检测泄漏。作者进行了双实验室评估：一个实验室的数据用于训练，另一个实验室的迹线用于攻击，验证了方法的跨设备泛化能力。实验表明，该方法能够有效应对探针位置变化带来的挑战，提高了侧信道分析的实用性和鲁棒性。这项研究对于硬件安全评估和抗侧信道防护设计具有参考价值。