【摘 要】
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随着电子技术的不断发展,各种类型的硬件和软件开始应用到了各个行业中,但是在应用过程中出现的木马严重威胁到了信息管理的安全性,而存在于芯片中的硬件木马在危害程度上显著高于软件木马,这引发了学术界的关注。首先,本文使用EP4CE30F23C8型号FPGA实现了SM3加密算法,以此来模拟一个专用加密芯片。在FPGA中设置了12个环形振荡器(Ring Oscillator,RO),理论上有硬件木马的环形振
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随着电子技术的不断发展,各种类型的硬件和软件开始应用到了各个行业中,但是在应用过程中出现的木马严重威胁到了信息管理的安全性,而存在于芯片中的硬件木马在危害程度上显著高于软件木马,这引发了学术界的关注。首先,本文使用EP4CE30F23C8型号FPGA实现了SM3加密算法,以此来模拟一个专用加密芯片。在FPGA中设置了12个环形振荡器(Ring Oscillator,RO),理论上有硬件木马的环形振荡器的计数应有别于没有硬件木马的计数,通过观察计数便能得知芯片内是否存在木马。环形振荡器的振荡次数与温度有着一定关系,所以本文分别在25℃、30℃、35℃、40℃和45℃的环境下进行实验,并获取数据。其次,得出的计数如果只是单纯地求平均数之后进行对比的效果并不理想,所以本文采用了差值归一化算法对数据进行处理,通过观察差值归一化处理后的结果图会发现,在常温下植入硬件木马的环形振荡器处的差值有着明显的差距。最后,使用3种机器学习算法对数据进行进一步处理,通过得到的正确率与结果图可以发现,使用逻辑回归算法得出的正确率在94.67%以上;使用K-means算法得出的正确率在98.5%以上;使用改进后的支持向量机算法得出的正确率也在80%以上。由此可证明使用环形振荡器检测硬件木马的正确率很高,是一种很高效的方法。
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