【摘 要】
：
自晶体管发明以来,集成电路产业借此高速发展,近些年国家也是高度重视集成电路产业,大力扶持该产业的发展。随着技术的进步,IC的集成度在不断提升,因此对于制造一枚成品IC来说,需要越来越多的第三方的参与,包括在设计阶段第三方的EDA工具和IP核。但是随之出现的问题是,IC中可能会被留有“后门”,它对IC的安全具有高度的威胁。这些“后门”被称为硬件木马,它威胁着我们个人、企业和国家的信息安全。自有关硬件
论文部分内容阅读
自晶体管发明以来,集成电路产业借此高速发展,近些年国家也是高度重视集成电路产业,大力扶持该产业的发展。随着技术的进步,IC的集成度在不断提升,因此对于制造一枚成品IC来说,需要越来越多的第三方的参与,包括在设计阶段第三方的EDA工具和IP核。但是随之出现的问题是,IC中可能会被留有“后门”,它对IC的安全具有高度的威胁。这些“后门”被称为硬件木马,它威胁着我们个人、企业和国家的信息安全。自有关硬件木马所引起的安全事件被报道以来,对硬件木马安全问题也逐渐重视,关于硬件木马的研究越来越多,包括硬件木马设计和检测等方面。而硬件木马检测作为该领域主要的研究热点,本文就是基于硬件木马检测方法下的研究与探索。在硬件木马检测中,当前主流的研究方法是旁路分析法和逻辑测试法。但是需要黄金模型、硬件木马激活困难等问题仍然不能得到解决。虽然近几年将兴起的机器学习中的有监督方法融入了硬件木马检测,大大提升了硬件木马检测的效果,但是还面临着时间开销大、需要黄金模型和缺乏实用性的问题。为此,本文在门级网表节点特征层面,提出了在新特征下使用LOF算法和K-Means算法的无监督硬件木马检测方法。本文的主要工作内容与结果如下:（1）本文在提取融入环形振荡器新特征下的五维向量数据中,采用无监督的LOF算法在Trust-HUB基准的15个电路中进行硬件木马的检测。对比现有的无监督方法,在TNR（真阴性率）和A（检测准确度）指标略有下降情况下,本文方法的其余检测性能均有大幅度提高,可以提高整体的硬件木马检测性能。与现有基于无监督学习的检测方法相比,TPR（真阳性率）、P（精度）和F（度量）分别提升了16.19%、10.79%和15.56%。针对Trust-HUB基准电路的硬件木马检测的平均TPR、TNR和A,分别达到了58.61%、97.09%和95.60%。（2）为了探索K-Means算法在门级网表硬件木马检测中的效果,本文在第二章特征提取的基础上进行相关电路的实验,发现该方法的检测效果欠佳。针对算法和数据集本身,本文做了一个详尽的分析,归结于数据集维数较多,算法针对该数据的执行力不足等原因。
其他文献
近年来,作为能够将入射光信号准确转换为电信号的光电器件,光电探测器由于其在多个探测波段中的广泛应用,引起了科研人员的研究兴趣。其中,紫外光电探测器在国防预警系统、紫外线通信、环境监测和医疗保健等军事和民用领域方面发挥着重要的作用,一直是光电探测领域的研究热点。就目前而言,宽禁带半导体材料因其合适的带隙特别适用于构筑紫外光电探测器。然而,因其高的制造成本,复杂的器件结构等因素的限制,基于高性能、低成
近年来,卷积神经网络已被广泛应用于计算机视觉、语音处理等人工智能领域。然而,随着卷积神经网络模型的复杂度不断提高,将其部署到嵌入式硬件平台面临计算量大、耗费硬件资源多、计算时间长等问题。其中,又以卷积运算最为突出,占据了80%以上的计算量和网络运行时间。因此,本文提出了一种基于Winograd算法的神经网络加速器,通过Winograd算法优化神经网络计算中的核心部分,即卷积计算进行优化。同时,针对
环境友好型硒硫化锑（Sb2（S,Se）3）半导体材料由于其具有良好的材料和光电性能,在薄膜太阳能电池领域中成为一种很有前景的吸光层材料。特别是,Sb2（S,Se）3薄膜具有Sb2S3和Sb2Se3的互补优势,例如1.1至1.7 e V的可调节带隙。在Sb2（S,Se）3薄膜太阳能电池中,n型半导体硫化镉（CdS）被广泛用作电子传输层,在提取和运输光生电子方面发挥着不可或缺的作用。然而,较差的电子传
在过去的二十多年中,GaN基高电子迁移率晶体管（HEMT）因其宽禁带、耐高温、高功率密度等优势,在基站、雷达、卫星、汽车电子、航空航天、军用电子等国民经济和国防建设领域中得到了广泛的研究和应用。同时GaN单片微波集成电路（MMIC）也因其高性能、高集成度和高可靠性等优势在通信系统中有着很大的应用前景。此外,GaN还是一种对紫外辐射具有高响应的直接带隙材料,它具有低暗电流、高光学增益和响应速度快的潜
真随机数发生器（True random number generators,TRNGs）在加密系统中扮演着重要的角色。但是目前基于环形振荡器（Ring oscillator,RO）、时钟管理器（Digital clock manager,DCM）等TRNGs设计都存在随机性较差、吞吐率较低或者硬件占用资源较大等不足,且有的设计需要手动布局布线,可移植性较差,对外界干扰较为敏感,没有一定的鲁棒性。因
随着农业智能化不断推进,以深度学习和机器人为代表的人工智能技术在农业方面的应用也得到了广泛的研究。针对当前番茄采摘机器人视觉系统存在的不足,本文提出了一种基于YOLOv5s和点云数据的番茄识别与定位算法,同时对采摘流程进行优化,并通过实验测试番茄采摘机器人性能,主要研究内容如下:首先,对于番茄采摘机器人视觉系统进行设计。机器人整体使用ROS（机器人操作系统）进行搭建。硬件采用“眼在手上”的方案,根
随着无线通信技术的不断发展以及军事应用的大量需求,对大规模周期阵列天线进行准确的电磁分析和快速的物理属性捕捉对实际天线设计具有极大的意义。传统的分析法难以为天线提供清晰的物理概念和解释。特征模理论能够提供物理洞察力。因此,对阵列天线进行高效准确的特征模分析具有很大的研究价值。论文主要工作包括:本文提出了周期特征模分析法-等效偶极矩算法。周期特征模分析法采用全域基函数的概念,显著降低了未知量数。通过
Cu、Ag纳米颗粒因其可满足低温烧结、高温服役的需求,近年来成为了功率器件封装材料领域的研究热点。Cu纳米颗粒在成本及抗电迁移方面具有一定的优势,但其表面易氧化,进而需要更高的烧结温度。相较于Cu纳米颗粒,Ag纳米颗粒具有出色的化学稳定性、导电性及相同尺寸下更好的低温烧结性能,但其使用成本较高。为了在获得较好的低温烧结性能的基础上降低成本,本文提出了一种基于甲酸预处理的Cu/Ag纳米颗粒中间层的C
矩阵求逆运算广泛应用于数字音视频加密、人工智能、雷达声纳检测技术、图像处理等领域。随着现代数字信号处理对密集型、海量型数据高实时性处理的需求,快速、高效的实现大规模矩阵求逆已经成为大规模MIMO中解决信号干扰,降低用户端的处理复杂度的瓶颈,同时也成为现代数字信号领域的研究重点。矩阵求逆的运算复杂度随着矩阵规模的增大呈指数递增,传统的矩阵求逆方法由于计算过程复杂,消耗大量的存储空间,严重限制了计算速
随着集成电路技术的飞速发展和电子设备的快速普及,安全通信和身份认证越来越受到人们的关注。为了保护用户数据和产品信息安全,电子产品的防伪加密技术尤为重要。传统的加密认证方式需要将密钥存放于非易失性存储器中,很容易受到侵入式和非侵入式攻击。物理不可克隆函数（Physical Unclonable Function,PUF）作为解决此类安全问题的一种有效方法,其利用CMOS电路在制造过程中的工艺偏差来为