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集成电路代工模式以及设计中大量使用第三方知识产权(Intellectual Property,IP)核的现状,导致当前集成电路面临着“硬件木马”的安全新威胁。提出了一种针对门级网表电路进行硬件木马检测的方法。该方法给定电路输入端固定的取值概率,结合电路逻辑门功能和拓扑结构计算电路内部节点的翻转概率,并采用节点扇出对翻转概率进行加权,从而得到电路中的低加权翻转概率节点以实现硬件木马的检测。提出了对应的计算算法和检测流程,并在公开测试集进行验证,以Trust-Hub的AES、b19、RSA、RS232共计15种植入硬件木马的电路为检测对象,检测结果表明该方法的硬件木马检出率平均为92.58%,部分电路最高可达98.9%,最低为86.8%;误报率最低为2.8%,最高为13.2%。 相似文献
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针对现有基于信号特征的硬件木马检测方法中存在木马特征集单一、检测精度低和普适性差等问题,提出一种基于多信号特征融合的硬件木马识别方法.通过分析硬件木马的隐藏性,建立触发节点植入与载荷节点植入的硬件木马隐藏性模型,构造低静态翻转率、低动态翻转率、低组合0可控性、低组合1可控性和低组合可观察性的硬件木马特征集,利用KNN算法建立硬件木马检测模型.实验结果表明,该方法达到了98.23% 的木马信号平均识别率,与文献[3]和文献[15]相比,分别提高了16.30% 和10.24%,大幅提升了木马检测能力. 相似文献
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针对芯片生产链长、安全性差、可靠性低,导致硬件木马防不胜防的问题,提出一种改进的机器学习分类算法.首先采集不同电压下电路的延时信号,通过KNN分类算法找出延时差异,若延时与干净电路相同,则判定为干净电路,否则判定有木马;然后联合多项式回归算法对木马延时特征进行拟合,基于回归函数建立木马特征库,最终实现硬件木马的准确识别... 相似文献
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针对集成电路芯片被植入硬件木马后带来的安全问题,提出一种基于概率签名的硬件木马检测技术。通过逻辑功能检测,采用随机算法构建芯片电路(布尔函数)的概率签名,作为唯一的识别符模板,当被测电路的签名与模板不匹配时发出告警。设计全加器和AES加密2款电路,植入常见硬件木马并进行攻击实验,对这2种电路的原始电路以及植入硬件木马后电路的概率签名是否发生改变进行理论分析与研究。采用统计学参数估计法在FPGA平台进行实验,结果表明,该概率签名技术能检测出一般规模组合逻辑电路中植入的硬件木马,置信度达到95%。 相似文献
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硬件木马对芯片安全和系统安全都已构成实际危害,基于侧信道的检测方法由于可以覆盖芯片设计多个阶段,且相对容易实现,已经成为主流方法.然而,现有侧信道方法往往需要依赖黄金芯片,而且芯片制造过程的工艺变化和检测时的环境噪声也限制了这些检测的有效性.本文提出了一种基于延迟序列的检测(delay sequence-based detection, DSBD)方法,通过仿真延迟序列预测实测延迟序列,依据序列中每个延迟顺序对的一致性来检测硬件木马.与现有的基于侧信道的检测相比, DSBD是建立在延迟序列而不是单个延迟上的,大大减轻了噪声干扰,并且攻击者难以绕过检测,因为其必须正确猜测延迟序列对应的输入向量.对尺寸与原始主电路尺寸比率为0.76%的硬件木马,实现了在无误检率情况下,以92.5%的检测概率进行检测.如果以提高误检率为代价,可检测的HT精度和检测概率可以进一步提高. 相似文献
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针对一般差分故障分析注入的故障不确定、可控性差等特点,提出一种新的规模小、触发率低的木马设计,利用线性反馈移位寄存器生成的最大周期序列作为激活条件,以单个异或门实施可控的故障注入,并提出相应的差分故障分析方法。以FPGA芯片上实现的AES加密电路为目标,植入木马并在第八轮行移位后的中间状态的第一位注入故障,进行差分故障攻击,实验结果表明,仅需两组正确密文与错误密文即可恢复AES的全部密钥,耗时仅5?s。 相似文献
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将BP神经网络用于人脸识别,并建立了人脸识别模型,该识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程,具有简单,识别率较高的特点. 相似文献
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将BP神经网络用于人脸识别,并建立了人脸识别模型,该识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程,具有简单,识别率较高的特点。 相似文献
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基于小波神经网络的人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
利用最近在小波变换、人工神经网络和证据理论上取得的进展来进行人脸图像的识别。由于小波变换在时间和频率空间具有良好的定位特性,使小波神经网络可对输入、输出数据进行多分辨的学习训练。将小波变换和反向传播神经网络理论结合,设计一种小波神经网络结构,介绍了神经网络的数学框架和该网络的学习算法,把此算法用到人脸识别中,实验结果证明小波神经网络在人脸识别中收敛速度快、识别率高。 相似文献
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利用最近在小波变换、人工神经网络和证据理论上取得的进展来进行人脸图像的识别.由于小波变换在时间和频率空间具有良好的定位特性,使小波神经网络可对输入、输出数据进行多分辨的学习训练.将小波变换和反向传播神经网络理论结合,设计一种小波神经网络结构,介绍了神经网络的数学框架和该网络的学习算法,把此算法用到人脸识别中, 实验结果证明小波神经网络在人脸识别中收敛速度快、识别率高. 相似文献
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声纹识别利用说话人生物特征的个体差异性,通过声音来识别说话人的身份.声纹具有非接触、易采集、特征稳定等特点,应用领域十分广泛.现有的统计模型方法具有提取特征单一、泛化能力不强等局限性.近年来,随着人工智能深度学习的快速发展,神经网络模型在声纹识别领域崭露头角.文中提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的声纹识别方法,使用语谱图提取声纹特征作为模型输入,从而实现文本无关的声纹识别.语谱图能够综合表征语音信号在时间方向上的频率和能量信息,表达的声纹特征更加丰富.LSTM神经网络擅长捕捉时序特征,着重考虑了时间维度上的信息,相比其他神经网络模型,更契合语音数据的特点.文中将LSTM神经网络长期学习的优势与声纹语谱图的时序特征有效结合,实验结果表明,在THCHS-30语音数据集上取得了84.31%的识别正确率.在自然环境下,对于3 s的短语音,该方法的识别正确率达96.67%,与现有的高斯混合模型和卷积神经网络方法相比,所提方法的识别性能更优. 相似文献
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