【摘 要】
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硬件安全已经成为当今时代备受瞩目的焦点问题,硬件木马检测的技术也逐渐变得多样化.针对硬件木马的检测,本文提出一种基于电路结构分析的集成模型.该方法利用遍历的方法提取
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772327),上海市自然科学基金(16ZR1436300),上海电力大学智能电网中心(A-0009-17-002-05)资助,上海市科学技术委员会补助金(15110500700)。
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硬件安全已经成为当今时代备受瞩目的焦点问题,硬件木马检测的技术也逐渐变得多样化.针对硬件木马的检测,本文提出一种基于电路结构分析的集成模型.该方法利用遍历的方法提取硬件木马三组门级特征,采用NLP思想与方法和RobustScaler标准化的预处理,将复杂繁琐的电路图转化为向量数据格式,通过极限梯度提升树和长短期记忆神经网络的集成模型来检测硬件木马.86.5%TPR和97.9%TNR的实验结果,有效说明本方法的高效性和准确性.
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