本文關(guān)鍵詞：基于自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件木馬檢測方法

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【摘要】：針對目前硬件木馬的側(cè)信道檢測普遍采用基于降維與主特征提取的分類方法,該方法在選取有用信息過程中可能會損失包含木馬特征的關(guān)鍵信息這一問題,提出了一種基于自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件木馬檢測方法.該方法在不損失有用信息的基礎(chǔ)上,采用無監(jiān)督學習的方式建立數(shù)學模型,對母本信息與待測信息進行分類判別.基于FPGA搭建了驗證系統(tǒng)并對側(cè)信道電流信息進行采集.數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明:該方法可以有效檢測出占母本電路面積0.16%的硬件木馬.
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 信息技術(shù) 硬件木馬檢測 檢測方法 側(cè)信道分析 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61376032)
【分類號】：TP183;TP393.08
【正文快照】： 隨著集成電路設(shè)計與制造相分離,集成電路芯片外包制造中存在的風險越來越多;同時,隨著SoC(system on chip)系統(tǒng)集成技術(shù)的發(fā)展以及大量第三方IP核的使用,電路的安全性難以得到保證,也使得集成電路系統(tǒng)可信性下降[1].集成電路芯片容易受到攻擊,被他人植入硬件木馬.硬件木馬[2]

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本文編號：655260