基于XGBoost的硬件木马检测方法

作者：高洪波; 李磊; 周婉婷; 向祎尧

来源：电子技术应用, 2019, 45(04): 55-59.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.182242

• 硬件木马
• XGBoost
• 交叉验证
• 环形振荡器
• FPGA

在环形振荡器网络分析的基础上,提出一种基于XGBoost的硬件木马检测方法,并利用交叉验证方法进行模型优化。该方法能够利用训练样本数据集构建XGBoost分类模型,采用监督学习模式对数据进行分类,从而实现将原始电路与木马电路分离的目的。以RS232-T100、RS232-T800为木马电路,进行FPGA实验,实验结果表明:对RO在0. 1 ms积分时间下的木马数据,检测率达到100%、 99. 20%,验证了本方法的有效性。此外,在与传统方法和其他机器学习方法比较时,基于XGBoost的检测方法表现出了更高的检测率,能对多维度向量的关联数据作特征重要性分析,而非降维,能最大限度地保留木马检测所需的关键特征。

• 单位
  电子科技大学