基于門級電路結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測方法研究
發(fā)布時間:2023-03-19 02:43
集成電路的發(fā)展帶來無工廠化、設(shè)計(jì)與制造的分離,同時也帶來了硬件層面的安全隱患,硬件木馬即是這樣一種安全隱患。硬件木馬概念被提出的十年來,硬件木馬的檢測技術(shù)已經(jīng)取得了很大進(jìn)展;诮Y(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測技術(shù)最近幾年被學(xué)者提出,但是硬件木馬結(jié)構(gòu)特征庫需要被不斷完善。本文提出了一種新的、高效的基于門級電路結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測方法。首先,把門級網(wǎng)表基準(zhǔn)電路抽象為有向圖,抽取出硬件木馬的結(jié)構(gòu)特征,并擴(kuò)充為特征庫,特征庫只包含四種邏輯門(與門、或門、非門、或非門),縮小了所考察圖的規(guī)模,從而降低了檢測復(fù)雜度;其次,提出了一種罕見值算法,從待測電路中匹配特征庫中的結(jié)構(gòu)特征,并計(jì)算邏輯門的罕見值,其中罕見值是用來衡量邏輯門輸出信號翻轉(zhuǎn)特性的指標(biāo)。接下來提出一種異常值識別算法標(biāo)記出待測電路中具有異常罕見值的邏輯門。之后,對罕見值算法做了進(jìn)一步的優(yōu)化,降低了檢測復(fù)雜度以及檢測時間。最后,重新定義了邏輯門的罕見值,進(jìn)一步提高了檢測的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的硬件木馬檢測方法,使用優(yōu)化后的罕見值算法后,可以在6秒內(nèi)檢測出規(guī)模為17萬邏輯門的基準(zhǔn)電路。對于TrustHub中的單觸發(fā)硬件木馬電路,硬件木...
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 課題研究意義
1.4 論文主要工作和結(jié)構(gòu)安排
第2章 硬件木馬檢測技術(shù)
2.1 硬件木馬簡介
2.1.1 硬件木馬結(jié)構(gòu)及危害
2.1.2 硬件木馬的分類
2.2 硬件木馬檢測方法概述
2.2.1 邏輯測試
2.3 基于結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測方法概述
2.3.1 檢測流程
2.3.2 基于特征的硬件木馬檢測方法
第3章 基于門級電路結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測技術(shù)
3.1 硬件木馬特征的提取
3.1.1 木馬攻擊模型
3.1.2 特征的提取
3.2 罕見值算法
3.3 異常值識別算法
3.3.1 罕見值序列的特點(diǎn)
3.3.2 異常值識別算法
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.4.1 單觸發(fā)硬件木馬的檢測結(jié)果
3.4.2 檢測時間分析
3.4.3 與現(xiàn)有檢測方法的對比
3.4.4 其他類型的硬件木馬檢測結(jié)果
3.5 本章總結(jié)
第4章 罕見值算法的優(yōu)化
4.1 拓?fù)渑判?br> 4.2 基于拓?fù)渑判虻暮币娭邓惴?br> 4.3 優(yōu)化后的檢測時間
4.4 本章總結(jié)
第5章 罕見值重定義后的硬件木馬檢測方法
5.1 可測性分析
5.1.1 SCOAP算法
5.2 罕見值的重新定義
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.4 本章總結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝
本文編號:3764388
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 課題研究意義
1.4 論文主要工作和結(jié)構(gòu)安排
第2章 硬件木馬檢測技術(shù)
2.1 硬件木馬簡介
2.1.1 硬件木馬結(jié)構(gòu)及危害
2.1.2 硬件木馬的分類
2.2 硬件木馬檢測方法概述
2.2.1 邏輯測試
2.3 基于結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測方法概述
2.3.1 檢測流程
2.3.2 基于特征的硬件木馬檢測方法
第3章 基于門級電路結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬檢測技術(shù)
3.1 硬件木馬特征的提取
3.1.1 木馬攻擊模型
3.1.2 特征的提取
3.2 罕見值算法
3.3 異常值識別算法
3.3.1 罕見值序列的特點(diǎn)
3.3.2 異常值識別算法
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.4.1 單觸發(fā)硬件木馬的檢測結(jié)果
3.4.2 檢測時間分析
3.4.3 與現(xiàn)有檢測方法的對比
3.4.4 其他類型的硬件木馬檢測結(jié)果
3.5 本章總結(jié)
第4章 罕見值算法的優(yōu)化
4.1 拓?fù)渑判?br> 4.2 基于拓?fù)渑判虻暮币娭邓惴?br> 4.3 優(yōu)化后的檢測時間
4.4 本章總結(jié)
第5章 罕見值重定義后的硬件木馬檢測方法
5.1 可測性分析
5.1.1 SCOAP算法
5.2 罕見值的重新定義
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.4 本章總結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝
本文編號:3764388
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