| 基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法 |
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| 引用本文： | 魏延海,李雄伟,张阳,胡晓阳,张坤鹏.基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法[J].计算机应用研究,2019,36(10). |
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| 作者姓名： | 魏延海 李雄伟 张阳 胡晓阳 张坤鹏 |
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| 作者单位： | 陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心,石家庄,050003;中国人民解放军66407部队,北京,100093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61271152,51377170);国家青年科学基金资助项目(61602505);河北省自然科学基金资助项目(F2012506008) |
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| 摘 要： | 针对硬件木马（HT）种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题，提出了一种基于IFCM加权的SVDD（IFCMW-SVDD）硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述（SVDD）在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足，需要根据相应问题对样本有主次之分进行训练。通过一种改进的模糊C均值方法（IFCM）计算金片旁路信号的隶属度，将其作为样本特征的权重（◢W◣）系数，使得针对硬件木马检测问题构建SVDD模型的支持向量能够描述金片信号的同时尽可能减小描述范围。实验表明，所提方法实现单分类硬件木马检测的同时较传统SVDD算法在检测精度和稳定性上都有所提高。
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| 关 键 词： | 硬件木马 旁路信号 改进模糊C-均值算法 支持向量数据描述 隶属度 |
| 收稿时间： | 2018/5/3 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/8/31 0:00:00 |
Hardware Trojan detection method based on IFCM weighted SVDD |
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| WEI Yanhai,LI Xiongwei,Zhang Yang,HU Xiaoyang and Zhang Kunpeng.Hardware Trojan detection method based on IFCM weighted SVDD[J].Application Research of Computers,2019,36(10). |
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| Authors: | WEI Yanhai LI Xiongwei Zhang Yang HU Xiaoyang and Zhang Kunpeng |
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| Affiliation: | Equipment Simulation Training Center,The Army Engineering University of PLA,Shijiazhuang Campus,Shijiazhuang,,,, |
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