【摘 要】
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随着集成电路设计和制造的日益发展,攻击者对集成电路插入硬件木马进行恶意修改的问题引起硬件安全研究人员广泛的关注。在硬件木马检测领域产生了诸多方法,其中基于侧信道分析是当前最主流的方法,该方法基于硬件木马功率消耗的差异、电磁辐射的变化或传播延迟等进行分析,具有效率高,非接触式和高精度等优点,在实践中被广泛使用。然而该方法也存在漏检率较高、检测依赖母本芯片等方面的不足。基于此,本文中提出了一种利用侧信
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随着集成电路设计和制造的日益发展,攻击者对集成电路插入硬件木马进行恶意修改的问题引起硬件安全研究人员广泛的关注。在硬件木马检测领域产生了诸多方法,其中基于侧信道分析是当前最主流的方法,该方法基于硬件木马功率消耗的差异、电磁辐射的变化或传播延迟等进行分析,具有效率高,非接触式和高精度等优点,在实践中被广泛使用。然而该方法也存在漏检率较高、检测依赖母本芯片等方面的不足。基于此,本文中提出了一种利用侧信道信息进行基于迁移学习的硬件木马检测的新方法,主要工作如下:（1）基于自编码器对示波器采集到的电磁数据进行降噪处理,将数据从高维空间变换到低维空间,在硬件木马检测之前充分凸显有效电磁数据,得到高质量初始数据。随后基于迁移学习Tr Ada Boost算法,构建无母本芯片检测硬件木马模型,设置合理的对比实验,表明该方法在硬件木马检测方面具有较强的可靠性。（2）为了改进基于迁移学习Tr Ada Boost算法在硬件木马分类时数据冗余和过拟合的问题,本文提出Lv-Tr Ada Boost算法,利用层次聚类算法将源域与目标域相似度较高的电磁数据保留,通过设置权重下限值,将低于下限值的源域样本删除,随后利用KMM算法最小化加权的源域数据分布平均距离,为每个样本分配相应的训练权重,提高与目标域相似的实例权重,降低与目标域差异大的样本权重,通过训练集优化和权重优化,提高了硬件木马分类正确率。设置合理的对比实验,验证了Lv-Tr Ada Boost算法在硬件木马分类检测的有效性。（3）为了改进基于迁移学习Tr Ada Boost算法在硬件木马回归检测模型的精度不高的问题,本文提出Qi-Tr Ada Boost算法,选用SVM作为基础的弱分类器,初始化样本权重,对同一组训练数据不断进行迭代训练弱分类器,最终将若干个弱回归器加权合并成为一个强分类器,一定程度上弥补了回归模型在检测精度方面的损失。通过设置合理的对比试验,对Qi-Tr Ada Boost算法和Tr Ada Boost算法拟合优度和均方误差进行对比分析,证明了所提的Qi-Tr Ada Boost算法在硬件木马回归检测中的适用性。
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