【摘 要】
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在基于功耗旁路分析与支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法的硬件木马检测方法中,为优化完善检测模型需要对新增信号样本进行增量学习,针对经典SVDD
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区,战略支援31432部队,中国人民解放军61785部队
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61271152,No.51377170);国家青年科学基金(No.61602505);河北省自然科学基金(No.F2012506008)
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在基于功耗旁路分析与支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法的硬件木马检测方法中,为优化完善检测模型需要对新增信号样本进行增量学习,针对经典SVDD增量学习(Incremental SVDD learning,ISVDD)对新增样本学习范围无约束而导致的欠拟合问题,提出了一种适用于硬件木马检测的SVDD增量学习算法。该算法利用新增样本与原始样本之间方差、均值和中位数的关系构建自适应参数,选取更为有效的新模型训练样本,在减少学习时间的同时提高模型检测精度。采用多芯片FPGA旁路信号采集平台分别对3片受工艺扰动不同的芯片进行信号采集,并对各芯片中所植入的相同规模硬件木马进行检测,实验结果表明,本文算法较ISVDD相比有更高的检测精度,验证了其有效性。
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