本文關(guān)鍵詞：基于側(cè)信道分析的硬件木馬檢測技術(shù)　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 硬件安全 硬件木馬 側(cè)信道分析 機器學(xué)習(xí) PCA

【摘要】：硬件特洛伊木馬(Hardware Trojan Horses,HTHs)是對芯片的惡意篡改,很有可能會引起芯片的運行故障或者關(guān)鍵信息的泄露。由于集成電路產(chǎn)業(yè)鏈全球化,設(shè)計與制造的分離,設(shè)計人員不可監(jiān)控的環(huán)節(jié)越來越多,芯片被植入硬件木馬的可能性急劇增加。由硬件木馬的物理特征決定,在現(xiàn)代化的信息社會,硬件木馬的危害比軟件木馬的危害大得多。雖然國際上對硬件木馬的研究不足十年,但是由于硬件木馬巨大的危害性,使得其研究熱度速度躥升,并逐漸成為信息安全和硬件安全的研究熱點。機器學(xué)習(xí)可通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有信息,進而總結(jié)出信息之間的規(guī)律和區(qū)別,進而達到對未知數(shù)據(jù)進行分類和預(yù)測的目的。機器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心,已是目前最前沿的研究領(lǐng)域之一。本文以側(cè)信道分析技術(shù)為研究基礎(chǔ),自主設(shè)計了一套適用于RTL電路的基于Hspice功耗模擬和機器學(xué)習(xí)算法的硬件木馬檢測平臺。首先研究了基于側(cè)信道分析的硬件木馬檢測技術(shù)和硬件木馬植入手段,設(shè)計了mini AES電路并以此為載體電路成功植入了三種面積不同的木馬。自主設(shè)計了基于Hspice仿真和Monte Carlo分析功耗采集平臺。該平臺可以非常精確地模擬集成電路設(shè)計的動態(tài)功耗和由不同范圍工藝偏差帶來的功耗波動,較基于FPGA的功耗采集平臺更靈活。在此基礎(chǔ)上,針對仿真時的工藝偏差進行了分析,并使用PCA算法進行數(shù)據(jù)維數(shù)的壓縮處理,經(jīng)驗證通過選取合適的閾值,可將數(shù)據(jù)維數(shù)壓縮至低于原有維數(shù)的1%。并且可以有效的降低工藝偏差給硬件木馬檢測帶來的影響。對經(jīng)PCA降維后的實驗數(shù)據(jù)送入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量進行最后的訓(xùn)練和識別,研究結(jié)果證明,PSO ANN較傳統(tǒng)ANN網(wǎng)絡(luò)檢測準(zhǔn)確性更高;網(wǎng)格優(yōu)化SVM較GA SVM檢測準(zhǔn)確率更高;網(wǎng)格優(yōu)化SVM較PSO NN檢測正確率更高,后者檢測速度更快。二者皆可準(zhǔn)確識別占芯片面積為0.32%的木馬。其中基于網(wǎng)格優(yōu)化的SVM的識別方法結(jié)果更加穩(wěn)定。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN407

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本文編號：1321323