【摘 要】
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针对常规马氏距离判别方法对硬件木马检测率低下或失效的情况,通过对芯片运行时产生的功耗特征进行建模分析,提出了一种基于加权与双参数变换的优化判别方案。首先对标准与待测样本矩阵进行参数调整并在判别公式中加入样本矩阵特征向量权重,运用MATLAB实现参数的最优组合,最后在置信度99%的条件下计算待测样本的硬件木马检测率。对待测FPGA植入占比0.3%的硬件木马,并通过FPGA硬件木马检测平台验证表明,在
【机 构】
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北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
【基金项目】
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国家“十三五”技术基础科研项目(JSZL2017601B011)。
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针对常规马氏距离判别方法对硬件木马检测率低下或失效的情况,通过对芯片运行时产生的功耗特征进行建模分析,提出了一种基于加权与双参数变换的优化判别方案。首先对标准与待测样本矩阵进行参数调整并在判别公式中加入样本矩阵特征向量权重,运用MATLAB实现参数的最优组合,最后在置信度99%的条件下计算待测样本的硬件木马检测率。对待测FPGA植入占比0.3%的硬件木马,并通过FPGA硬件木马检测平台验证表明,在常规马氏距离判别方法检测率只有43.56%的情况下,该方法检测率达到了85.14%。
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