本文關(guān)鍵詞：基于K-means聚類分析的硬件木馬檢測(cè)方法

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【摘要】：為檢測(cè)芯片中存在的硬件木馬,利用側(cè)信道分析技術(shù),采集功耗信息,并利用K-means算法對(duì)待測(cè)芯片進(jìn)行聚類分析。利用K-means算法實(shí)現(xiàn)木馬檢測(cè)時(shí),準(zhǔn)確率與功耗數(shù)據(jù)中存在的噪聲以及木馬面積的大小有關(guān),實(shí)驗(yàn)中植入了占芯片原始模塊2.39%和1.49%的兩種木馬,均能夠很好的檢測(cè)出其中電路中的木馬,驗(yàn)證了方法的有效性。
【作者單位】： 北京電子科技學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 硬件木馬 側(cè)信道分析 K-means算法
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2014GCYY04)
【分類號(hào)】：TN407
【正文快照】： 引言隨著集成電路制造的全球化進(jìn)程,設(shè)計(jì)、制造的分離技術(shù)以及第三方知識(shí)產(chǎn)權(quán)核的廣泛應(yīng)用,使得芯片中存在很多安全隱患。硬件木馬是一種不同于計(jì)算機(jī)軟件病毒和木馬的硬件漏洞,通過(guò)在芯片設(shè)計(jì)和制造的過(guò)程中植入惡意部件,使芯片增加額外的功能,或是在芯片中設(shè)置隱藏信道和后

【相似文獻(xiàn)】

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