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自适应优化的二元分类型硬件木马检测方法  
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【英文篇名】 Adaptive Optimization of Two-Class Classification-Based Hardware Trojan Detection Method
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【作者】 薛明富; 王箭; 胡爱群;
【英文作者】 XUE Ming-Fu; WANG Jian; HU Ai-Qun; College of Computer Science and Technology; Nanjing University of Aeronautics and Astronautics; Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization; School of Information Science and Engineering; Southeast University;
【作者单位】 南京航空航天大学计算机科学与技术学院; 软件新技术与产业化协同创新中心; 东南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2018年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 硬件木马检测; 硬件安全; 参考芯片; 分类算法; 自适应优化;
【英文关键词】 hardware Trojan detection; hardware security; golden chips; classification algorithms; adaptive optimization;
【摘要】 近年来,由于半导体设计和制造过程的全球化以及第三方知识产权核(Intellectual Property cores,IP cores)的广泛使用,电路越来越容易受到硬件木马的攻击.硬件木马能够使得电路功能故障、泄露机密信息或者导致其他一些灾难性的后果,因此已经引起了许多关键部门的密切关注.大多数已有的硬件木马检测工作需要参考芯片去提供参考信息.然而,获得参考芯片是极其困难的.参考芯片通常是假设通过可信的工厂生产出来或者通过很严苛的逆向工程检测验证为不含木马,两种方式的代价都是极其昂贵的.在一些情景下,参考芯片甚至是不存在的,比如掩膜在工厂被修改过.该文提出了一种自适应优化的二元分类型硬件木马检测方法,消除了对生产后的参考芯片的依赖.在电路设计过程中,通常可以假设通过详尽的硅前检测或者经过严格的设计流程,使得原电路的仿真芯片是不含木马的.该文工作尤其适用于检测在设计之后的步骤中插入的木马,比如工厂生产阶段.首先,将木马检测问题建模为二元分类问题,采用电路设计流程中的仿真信息(瞬时功耗)对算法进行训练.经过训练的算法将会生成一个分类器,该分类器能够在芯片生产后测试时自动识别不含木马的和含木马的电路.有许多代表性...
【英文摘要】 Recently,because of the globalization of the semiconductor design and fabrication process as well as the widely use of third-party intellectual property cores(IP cores),integrated circuits(ICs)are becoming increasingly vulnerable to hardware Trojans(HTs).Hardware Trojancan make the IC malfunction,leak confidential information,or lead to other catastrophic consequences,thus has raised serious concerns from many critical communities.Most of the existing hardware Trojan detection works require golden chips to ...
【基金】 国家自然科学基金青年基金(61602241); 江苏省自然科学基金青年基金(BK20150758); CCF-启明星辰鸿雁科研计划(CCF-VenustechRP2016005); CCF-绿盟科技鲲鹏基金(CCF-NSFocus2017003); 中国博士后科学基金面上资助(2014M561644); 江苏省博士后基金科研资助(1402034C); 中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC-ITRB-201405); 中央高校基本科研业务费专项资金(NS2016096)资助~~
【更新日期】 2018-04-03
【分类号】 TN407;TP309
【正文快照】 (BK20150758)、CCF-启明星辰鸿雁科研计划(CCF-VenustechRP2016005)、CCF-绿盟科技鲲鹏基金(CCF-NSFocus2017003)、中国博士后科学基金面上资助(2014M561644)、江苏省博士后基金科研资助(1402034C)、中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC-ITRB-201405)、中央高校基本科研

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