基于加权参数马氏距离的硬件木马检测
Hardware Trojan detection based on weighted parameter Mahalanobis distance
北京航空航天大学 可靠性与系统工程学院, 北京 100191
摘要
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%。
基金项目
国家“十三五”技术基础科研项目(JSZL2017601B011)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0381
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第7期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2149-2152,2157
文章编号: 1001-3695(2021)07-043-2149-04
发布历史
[2021-07-05] 印刷出版
引用本文
黄姣英, 李胜玉, 高成, 等. 基于加权参数马氏距离的硬件木马检测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (7): 2149-2152,2157. (Huang Jiaoying, Li Shengyu, Gao Cheng, et al. Hardware Trojan detection based on weighted parameter Mahalanobis distance [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (7): 2149-2152,2157. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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