改进边界Fisher分析近邻选择的硬件木马检测

作者：王晓晗; 王韬^*; 张阳; 刘广凯

来源：浙江大学学报(工学版), 2020, 54(01): 152-159.

• 集成电路
• 旁路分析
• 硬件木马检测
• 流形学习
• 边界Fisher分析

针对旁路分析技术对小规模硬件木马检测精度低的问题,提出基于边界Fisher分析的硬件木马检测方法.定义规则式选择近邻样本,以减小样本与其同类近邻样本间距离和增大样本与其异类近邻样本间距离的方式构建投影子空间,在不对数据分布作任何假设的前提下,提取原始功耗旁路信号中的差异特征,实现硬件木马检测. AES加密电路中的硬件木马检测实验表明,该方法能够检测出占原始电路规模0.02%的硬件木马,优于已有的检测方法.

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学