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基于加权参数马氏距离的硬件木马检测

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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％.
Hardware Trojan detection based on weighted parameter Mahalanobis distance

黄姣英、李胜玉、高成、刘基强

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北京航空航天大学 可靠性与系统工程学院,北京 100191

马氏距离 硬件木马 FPGA 功耗特征

国家"十三五"技术基础科研项目

JSZL2017601B011

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0381

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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