基于多维结构特征的硬件木马检测技术

• 作者: 严迎建 赵聪慧 刘燕江
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 硬件木马检测 IP核 有向图 结构特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 电路与系统设计|Circuit and System Design
• 页码范围: 2128-2139
• 页数: 12页
• 分类号: TN918|TP309+.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT210003

摘要

硬件木马是第三方知识产权(IP)核的主要安全威胁,现有的安全性分析方法提取的特征过于单一,导致特征分布不够均衡,极易出现较高的误识别率.该文提出了基于有向图的门级网表抽象化建模算法,建立了门级网表的有向图模型,简化了电路分析流程;分析了硬件木马共性特征,基于有向图建立了涵盖扇入单元数、扇入触发器数、扇出触发器数、输入拓扑深度、输出拓扑深度、多路选择器和反相器数量等多维度硬件木马结构特征;提出了基于最近邻不平衡数据分类(SMOTEENN)算法的硬件木马特征扩展算法,有效解决了样本特征集较少的问题,利用支持向量机建立硬件木马检测模型并识别出硬件木马的特征.该文基于Trust_Hub硬件木马库开展方法验证实验,准确率高达97.02％,与现有文献相比真正类率(TPR)提高了13.80％,真负类率(TNR)和分类准确率(ACC)分别提高了0.92％和2.48％,在保证低假阳性率的基础上有效识别硬件木马.