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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。



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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）


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硬件木马检测 风险敏感 PSO SVM分类模型

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