论文提出 SPARC，一个自动化的预硅功耗侧信道泄漏（PSCL）评估与根因分析框架。PSCL 源自处理器架构和微架构的偶然因素，对密码软件的机密性构成严重威胁。现有方案受限于仿真可扩展性差，或无法将泄漏归因于正确的硬件信号和软件指令，阻碍了全面的根因分析。SPARC 利用宏单元级信息流追踪（IFT），辅以增强的阴影逻辑，标记源自秘密相关数据的切换活动。通过隔离这些活动，SPARC 应用统计泄漏测试检测 PSCL，同时将泄漏归因于特定硬件信号，并将这些信号映射到对应的软件指令，从而提供硬件和软件的全链路泄漏评估与根因分析。为验证 SPARC，在多个开源 RISC-V CPU（包括 32/64 位内核，顺序/乱序流水线）上，针对多种密码负载（包括掩码/未掩码 AES 和 ML-KEM/CRYSTALS-Kyber-512）进行了评估。SPARC 成功恢复了已知泄漏源，并识别了特定微架构泄漏源，在类似设计上实现了每条迹线 8 倍的仿真加速。通过在预硅阶段实现精确且可扩展的根因分析，该工作提供了一个实用框架，可在设计流程早期缓解 PSCL，从而增强未来处理器的安全性。