设计应用

基于木马特征风险敏感的硬件木马检测方法

作者:李林源,徐金甫,严迎建,刘燕江
发布日期:2023-05-31
来源:电子技术应用

0 引言

近些年来,随着开云棋牌官网在线客服产业的蓬勃发展,集成电路(IC)设计和制造的外包已成常态,这为恶意的第三方供应商在IC中植入硬件木马提供了机会。硬件木马一旦被激活,可能导致IC功能的改变、泄露内部信息、降低电路可靠性,甚至使芯片失效。考虑到木马电路为硬件安全带来的巨大威胁,硬件木马检测的研究一直在积极进行。然而,硬件木马的设计和检测相互促进、同步发展,即一种新的检测方法被提出后,攻击者会立即设计出一种新的硬件木马,以规避该检测方法。因此,如何实现对未知硬件木马的有效检测是一个亟待解决的问题。鉴于此问题,一种基于机器学习的硬件木马检测方法被提出,通过分析和提取木马电路的特征,建立硬件木马特征数据库,应用机器学习模型进行分类器的训练,使用训练好的分类器检测门级网表中可能被植入的硬件木马。该方法不需要纯净的黄金网表作为参考,当新类型的硬件木马出现时,可以通过更新特征数据库扩大检测范围,实现对新型木马的覆盖,因而得到广泛的研究。



本文详细内容请下载:https://www.chinaaet.com/resource/share/2000005345




作者信息:

李林源,徐金甫,严迎建,刘燕江

(信息工程大学 信息安全重点实验室,河南 郑州 450000)


微信图片_20210517164139.jpg

此内容为AET网站原创,未经授权禁止转载。
硬件木马检测 风险敏感 PSO SVM分类模型
Baidu
map