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一种基于核最大间距准则的硬件木马检测新方法 7 ~6 c) s: D$ Z ^$ i
摘要:在功耗旁路信号统计模型的基础上,提出了一种基于核最大间距准则的硬件木马检测方法及改进的检测方法.将原始功耗旁路信号映射到高维空间,使其具有更高的可分性,然后再投影到低维子空间,从而发现原始数据中的非线性差异特征,实现功耗旁路信号的非线性特征提取与识别.针对AES加密电路中木马电路的检测实验表明,该方法测得超出检测边界的样本数(792)多于Karhunen-Loeve变换(400),取得更好的检测效果. l# H$ l/ ^ [$ C1 W
关键词:集成电路;硬件木马;旁路分析;核函数;最大间距准则
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集成电路( Integrated Circuit, IC)由于体积小、性能好、可靠性高等优点,被广泛应用于军事、航空、医疗等领域,成为人们生活中不可或缺的工具.然而,由于当前IC芯片的设计与制造分离,导致IC芯片面临越来越多的安全威胁",主要包括:①赝品IC;②逆向工程;③硬件木马( Hardware 'Trojan).其中,硬件木马能够在特定条件下实现破坏功能或者泄露芯片中的秘密信息,给芯片及其应用安全带来了极大威胁.因此,加强IC芯片中硬件木马的检测与防护研究显得尤为迫切和重要.+ @: o( |* W9 \- e4 K W* m
目前,国内外的检测方法主要有破坏性检测﹑逻辑测试和旁路分析等[2].其中旁路分析( Side Channel A-nalysis , SCA)方法通过检测原始电路与待测电路之间旁路信号的差异来实现木马检测,相比较其他几种方法而言,具有成本低、灵敏度高等特点,成为当下主流的检测方法3.基于旁路分析的硬件木马检测主要是寻找“金片”(不含木马的IC)与待测电路的旁路信号之间的差异来检测木马,其相关研究主要分为两部分:获取反映木马特征的旁路信号和特征提取与差异判别.前者主要是研究硬件木马对芯片运行过程中产生的不同类型的旁路信号的影响,以一种或几种旁路信号建立“指纹”并通过比对来检测硬件木马,例如功耗旁路信号4]热信号、电路延迟信息以及多参数等.后者则致
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