基于支持向量机的硬件木马检测建模与优化

• 作者: 史艳翠 苏静 赵毅强 路文玲
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 硬件木马 侧信道分析 支持向量机 交叉验证
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2017.08.005

摘要

文章在完成木马理论分析和电路设计的基础上,研究机器学习模式分类理论,并将其应用于集成电路侧信道信息的数据处理和分析,构建了基于支持向量机的硬件木马检测模型,同时通过交叉验证的方法进行模型优化.最终在自主设计的FPGA检测平台上进行基于功耗信息的实验验证,在标准电路中植入面积为0.69％的硬件木马,可以使得检测识别率达到98.64％.

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	天津大学微电子学院	85	556	13.0	18.0
2	苏静	天津大学微电子学院	11	44	4.0	6.0
6	史艳翠	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	13	47	3.0	6.0
7	路文玲	天津城市职业学院机电与信息工程系	3	7	2.0	2.0