基于K-means聚类分析的硬件木马检测方法

发布时间：2017-10-26 10:22

  本文关键词：基于K-means聚类分析的硬件木马检测方法

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【摘要】：为检测芯片中存在的硬件木马,利用侧信道分析技术,采集功耗信息,并利用K-means算法对待测芯片进行聚类分析。利用K-means算法实现木马检测时,准确率与功耗数据中存在的噪声以及木马面积的大小有关,实验中植入了占芯片原始模块2.39%和1.49%的两种木马,均能够很好的检测出其中电路中的木马,验证了方法的有效性。
【作者单位】： 北京电子科技学院;
【关键词】： 硬件木马 侧信道分析 K-means算法
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(2014GCYY04)
【分类号】：TN407
【正文快照】： 引言随着集成电路制造的全球化进程,设计、制造的分离技术以及第三方知识产权核的广泛应用,使得芯片中存在很多安全隐患。硬件木马是一种不同于计算机软件病毒和木马的硬件漏洞,通过在芯片设计和制造的过程中植入恶意部件,使芯片增加额外的功能,或是在芯片中设置隐藏信道和后

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本文编号：1098254