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: 何家骥 刘燕江 王品 赵毅强 马浩诚
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集成电路 硬件木马 电磁信息 高斯滤波 K最邻近算法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 264-269
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2020.02.012

摘要

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.

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	何家骥	天津大学微电子学院	9	65	5.0	8.0
3	王品	天津大学微电子学院	1	0	0.0	0.0
4	刘燕江	天津大学微电子学院	2	6	1.0	2.0
5	马浩诚	天津大学微电子学院	2	0	0.0	0.0