基于自组织竞争神经网络的硬件木马检测方法

• 作者: 何家骥 刘沈丰 杨松 赵毅强
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息技术 硬件木马检测 检测方法 侧信道分析 自组织竞争神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TN918
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.160211

摘要

针对目前硬件木马的侧信道检测普遍采用基于降维与主特征提取的分类方法，该方法在选取有用信息过程中可能会损失包含木马特征的关键信息这一问题，提出了一种基于自组织竞争神经网络的硬件木马检测方法．该方法在不损失有用信息的基础上，采用无监督学习的方式建立数学模型，对母本信息与待测信息进行分类判别．基于FPGA搭建了验证系统并对侧信道电流信息进行采集．数据处理结果表明：该方法可以有效检测出占母本电路面积0．16％的硬件木马．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵毅强	天津大学电子信息工程学院	85	556	13.0	18.0
2	何家骥	天津大学电子信息工程学院	9	65	5.0	8.0
3	杨松	天津大学电子信息工程学院	12	102	5.0	10.0
4	刘沈丰	天津大学电子信息工程学院	3	38	3.0	3.0