Las señales filtradas, incluidas las electromagnéticas, de potencia, de tiempo y de temperatura generadas durante el funcionamiento de dispositivos criptográficos, contienen información altamente correlacionada de valores clave, lo que lleva a vulnerabilidades de seguridad. En operaciones prácticas, debido a las condiciones de recopilación de información y a las limitaciones de tiempo, los atacantes solo pueden obtener datos válidos limitados. Al mismo tiempo, el entorno de datos del atacante no puede ser ideal y el ruido puede afectar la adquisición de información válida. Por lo tanto, para mejorar la efectividad de la obtención de valores clave a partir del análisis de información de canal lateral en dispositivos criptográficos, propusimos un método de aumento de datos basado en redes generativas adversariales consistentes en ciclos llamado EME-CycleGAN. Utilizando generadores y discriminadores, se generan nuevos datos para expandir el conjunto de datos original de información electromagnética, con el objetivo de lograr mejores efectos de modelado. Para evaluar el efecto del aumento de datos en las señales electromagnéticas de canal lateral, empleamos la prueba de Kolmogorov-Smirnov para caracterizar los datos originales y generados, sirviendo como estándar de evaluación para nuestro modelo de red y trabajo. Utilizamos los datos existentes para modelar y verificar ataques de canal lateral, evaluando el impacto de la información generada en los resultados experimentales generales. La estructura propuesta consta de tres partes principales: adquisición de información de canal lateral, análisis de verificación de datos y determinación de posiciones de ataque. Los resultados experimentales demuestran que se pueden lograr ataques efectivos a algoritmos de cifrado en condiciones de conjuntos de datos de muestra pequeños.