基于功耗特征的硬件木马检测方法

张毅军; 张晓; 林少锋; 赵源

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基于功耗特征的硬件木马检测方法

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芯片功耗数据采集时会存在多种噪声,为了保证数据可靠,采用国际上通用的AES电路,在FPGA中写入带木马逻辑的电路,并对其进行功耗数据提取。针对噪声对硬件木马检测的影响,结合功耗数据的特性提出了基于小波变换的功耗降噪算法,选取了最优的小波降噪参数,有效优化各种噪声影响。针对芯片正常性检测与硬件木马识别过程中,特征识别模型对检测精度影响较大的问题,提出了基于神经网络的硬件木马特征识别算法,能够很好地区分数据之间的细微差别,对去噪后的数据进行硬件木马检测,大量实验结果表明,对芯片中的硬件木马识别率大于90%,可以识别规模大于0.05%的硬件木马功耗数据。

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来源
《电脑知识与技术》 |2019年第31期|15-16+26|共2页
作者
张毅军; 张晓; 林少锋; 赵源;
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作者单位

国防科技大学信息通信学院试验训练基地;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测试和检验;
关键词
硬件木马; 小波降噪; 神经网络;

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