基于功耗特征的硬件木马检测方法

作者：张毅军; 张晓; 林少锋; 赵源

来源：电脑知识与技术, 2019, (31): 15-16+26.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2019.3650

• 硬件木马
• 小波降噪
• 神经网络

芯片功耗数据采集时会存在多种噪声,为了保证数据可靠,采用国际上通用的AES电路,在FPGA中写入带木马逻辑的电路,并对其进行功耗数据提取。针对噪声对硬件木马检测的影响,结合功耗数据的特性提出了基于小波变换的功耗降噪算法,选取了最优的小波降噪参数,有效优化各种噪声影响。针对芯片正常性检测与硬件木马识别过程中,特征识别模型对检测精度影响较大的问题,提出了基于神经网络的硬件木马特征识别算法,能够很好地区分数据之间的细微差别,对去噪后的数据进行硬件木马检测,大量实验结果表明,对芯片中的硬件木马识别率大于90%,可以识别规模大于0.05%的硬件木马功耗数据。

• 单位
  中国人民解放军国防科学技术大学