SVM算法在硬件木马旁路分析检测中的应用

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：kelly2003

【摘要】

：

集成电路(ICs)面临着硬件木马(HTs)造成的严峻威胁。传统的旁路检测手段中黄金模型不易获得,且隐秘的木马可以利用固硬件联合操作将恶意行为隐藏在常规的芯片运行中,更难以检测。针对这种情况,该文提出利用机器学习支持向量机(SVM)算法从系统操作层次对旁路分析检测方法进行改进。使用现场可编程门阵列(FPGA)验证的实验结果表明,存在黄金模型时,有监督SVM可得到86.8%的训练及测试综合的平均检测准

【作者】

：

佟鑫李莹陈岚

【机构】

：

中国科学院微电子研究所EDA中心

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

：

硬件木马旁路检测支持向量机有监督学习半监督学习 Hardware Trojan(HT)Side-channel analysisSupport Vect

【基金项目】

：

国家物联网与智慧城市重点专项对接(Z181100003518002),北京市自然科学基金(4184106),北京市科技专项(Z171100001117147)

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