基于高斯滤波和K最邻近算法融合的硬件木马电磁信息检测技术研究

作者：王品; 赵毅强^*; 刘燕江; 何家骥; 马浩诚

来源：南京大学学报(自然科学), 2020, 56(02): 264-269.

DOI：10.13232/j.cnki.jnju.2020.02.012

• 集成电路
• 硬件木马
• 电磁信息
• 高斯滤波
• K最邻近算法

电磁侧信道信息具有非接触、三维矢量、空间及频谱信息丰富等优点,可以进一步提高硬件木马的检测效率,基于电磁侧信道分析的硬件木马检测技术逐渐成为主流方法 .因此,以电磁侧信道信息为研究对象,融合高斯滤波算法和K最邻近算法提取并识别出硬件木马的微小特征,建立高精度微米级集成电路电磁侧信道采集平台,并采集敏感区域的电磁侧信道信息.利用高斯算法自适应地滤除测试中的高斯噪声影响,借助K最邻近算法的相似度测度来提取硬件木马的特征.实验结果表明,提出的检测方法可以有效地检测出面积占比为0. 76%的硬件木马.

• 单位
  天津大学