集成电路作为信息社会的基石,已被应用到各行各业,大力发展集成电路产业已被列为我国战略目标。但近年来不断曝出的信息安全事件,为集成电路产业的安全性带来了巨大冲击。硬件木马作为重大威胁,逐渐被人们重视,硬件木马识别与检测技术已成为热门研究领域。为全方位分析硬件木马特征,从而实现高精度识别与检测,本文首先从攻击者角度入手,研究硬件木马植入方式、攻击方式和激活方式;选取AES、DES加密电路,RS232、I2C接口电路等结构作为母本,完成了14种RTL级硬件木马的设计与仿真验证,实现了泄露信息、改变功能、降低性能和拒绝服务等功能。此外,对其中的电磁泄露型硬件木马AES-T1进行了版图设计并成功流片,搭建了演示平台,在芯片级完成了硬件木马攻击演示。然后,对硬件木马的物理特征、隐蔽性等基本特征进行了分析总结。在此基础上,通过研究硬件木马隐蔽性与电路活动性之间的关系,从电路结构角度入手,设计了一种木马激活模块(TAM)。该模块在激活时,可通过改变电路逻辑运算方式最大限度的提升电路整体活动性,从而提升硬件木马激活程度、降低其隐蔽性。通过植入与检测实验,验证了该结构的有效性。最后,以硬件木马的侧信道特征为基础,从功耗特征与电磁特征两个层面入手,深入分析两类特征信息的组成结构与影响因素。采用本文基于AES设计的四种硬件木马为实验对象,分别进行两类特征信息的分析、采集与预处理。选取RBF神经网络作为识别算法,搭建并训练RBF神经网络,分别对两种侧信道特征信息进行识别。对于四种硬件木马,功耗信息的识别率分别为98.9%、97.7%、97.7%与98.1%;电磁信息的识别率优于功耗信息,分别为100%、99.0%、99.2%与98.5%。通过提取与识别侧信道特征信息,成功实现了高精度的硬件木马检测,验证了基于RBF神经网络的硬件木马侧信道特征识别技术的有效性。