面向硬件木马检测的旁路信号特征选择方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测中存在的旁路信号冗余以及高维问题,探究特征选择方法在去除冗余、降低旁路信号维数方面的可行性,提出了一种以类内类间距离作为可分性判据的特征选择方法对旁路信号进行预先处理。首先分析了IC芯片旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于类内类间距离的可分性判据以及特征选择搜索算法,最后在FPGA密码芯片中植入硬件木马,并基于K-L方法进行检测实验,通过对旁路信号进行特征选择前后的木马检测效果对比发现,该特征选择方法能有助于分辨出无木马的“金片”与含木马芯片之间旁路信号的统计特征差异,更好地实现硬件木马的检测。     

基于核主成分分析的硬件木马检测方法研究

针对旁路信号样本在高维空间中的分布,提出了一种基于核主成分分析的硬件木马检测方法,该方法能够找出旁路信号样本分布中的非线性规律,将高维的旁路信号映射到低维子空间同时更精确地反映旁路信号样本的分布特性,从而发现由木马引起的非线性特征差异;针对AES加密电路植入约占电路3%的组合型木马并进行检测,实验结果表明,该方法能够有效分辨基准电路与含木马电路之间旁路信号的非线性特征差异,实现木马的检测,并取得比K-L变换更好的检测效果。     

基于主成分分析和对数几率回归的硬件木马检测

提出基于主成分分析和对数几率回归的硬件木马检测模型,以提高对硬件木马芯片的检测性能。对采集的旁路功耗信号进行主成分分析组合并选择主要特征,屏蔽信号噪声影响,简化计算操作。利用对数几率回归算法训练分类器,通过计算芯片包含和不包含木马可能性对数比率进行硬件木马识别。设计并搭建FPGA实验平台进行模型验证,通过查准率和查全率评估模型性能。实验结果表明,此模型能够准确高效地检测出硬件木马。     

显示器电磁木马的Soft-TEMPEST技术研究

显示器电磁木马是通过控制计算机屏幕电磁辐射达到窃取信息目的的一种新型木马。当前的主流防护思想是用软件防护代替较为成熟但造价昂贵的硬件防护机制,然而目前软防护思想大多侧重于理论方法的探索,在实现机制上相对比较复杂。针对显示器电磁木马的工作特点提出了Soft-TEMPEST防护机制,设计了显示器电磁木马的ADFA（API Detection and Frequency Analysis）检测方法。该方法通过API函数序列的周期性挖掘分析,结合对屏幕像素信息的傅里叶变换及频谱分析,达到检测出木马进程的目的。测试结果表明,该方法能够成功检测出多种显示器电磁木马,而且原理简单,方便投入使用。     

扫描电压对硬件木马检测影响分析

硬件木马是一种微小而隐蔽的恶意电路,它隐藏在目标芯片中,在一定条件下实施对目标芯片输入输出节点状态或功能的恶意修改。随着集成电路设计生产全球化的不断加剧,芯片设计与生产环节的分离增加了芯片被植入硬件木马的可能性,给芯片的安全性与可靠性带来了极大的威胁。因此,如何检测被测芯片是否含有硬件木马,确保集成电路芯片安全变得日益重要。文章基于40nm 工艺库下,对高级加密标准 AES 算法的网表中设计植入相对于无木马AES 电路大小为2.7%的信息窃取型硬件木马,并与无木马 AES 电路作为 Golden 参考模型进行对比,通过分析 PVT（工艺、电压、温度）参数中不同工作电压对电路旁路功耗信息影响的规律,发现由工作电压抖动而引起的功耗噪声可以淹没由硬件木马的植入而引入功耗信息,进而降低硬件木马检测效率,在此基础上文章提出一种基于随机扫描电压叠加的硬件木马旁路功耗信息的显化方法,规避了在常规硬件木马检测时电压波动对硬件木马的检测影响,实现对硬件木马的检测。     

基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法

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。     

基于概率签名的硬件木马检测技术

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％。     

硬件木马旁路检测方法的影响因素研究

旁路检测方法通过采集电路功耗、延迟、电磁场等物理参数特性筛查硬件木马电路,但其检测性能会受到工艺波动的严重影响,且工艺的不确定性会随着芯片工艺尺寸缩小和亚阈值泄漏电流增大而增加。为此,研究硬件木马旁路检测的影响因素。通过构建旁路检测模型,在中芯国际130 nm和65 nm标准CMOS工艺下对ISCAS’85 c880基准和木马电路进行实验,结果表明,优化测试向量和适当降低电源电压能够降低工艺波动的影响,平均综合灵敏度分别提升5. 60%(130 nm)和0. 40%(65 nm)。同时,利用静/动态测试向量组的绝对差异比作为辅助判别依据,可降低测试向量筛选迭代次数。     

针对密码芯片的电磁频域模板分析攻击

在密码运行过程中随机地插入时延是常用的防御时域旁路攻击的方法,该方法可导致密码算法的关键运算步骤在多次运行过程中出现在不同的时刻,以此抵抗时域分析攻击.在深入研究密码芯片电磁辐射产生机理及其数据相关性的基础上,根据能量守恒定律分析并通过实验验证了电磁信号的数据相关性从时域经Fourier变换到频域时依然存在,且不受时域信号中随机时间延迟的影响.根据这一特性,提出一种在密码芯片电磁辐射频域信号上进行模板分析的方法.对运行RC4密码算法的微控制器的攻击实验表明,在密码程序中插入随机时延使得时域模板分析失效的情况下,对频域信号的分析依然可以恢复RC4的原始密钥,且不增加攻击的时间复杂度.     

基于功率旁路泄露的硬件木马设计

攻击者在现场可编程门阵列芯片设计、生产过程中能够偷偷嵌入恶意的所谓硬件木马以形成隐藏的后门,从而得到非授权的私密信息。为此,论述一种基于器件功率旁路泄露特性的硬件木马,以有意形成功率旁路来传递私密信息。通过实验证明了在器件有效的功率噪声级别下,该功率旁路木马能够泄露私密信息,采用扩展频谱技术实现多位密钥的并行泄露体现了硬件木马的设计灵活性。     

用于硬件木马检测的电磁辐射分析方法研究

随着集成电路产业全球化的发展,硬件木马已成为集成电路的主要安全威胁之一.目前能较好权衡检测成本与检测能力的侧信道分析方法越来越受到研究人员的关注,其中,电磁辐射分析方法是研究热点之一.重点分析并验证电磁辐射分析方法对硬件木马的检测能力,并探究限制其检测性能的原因.在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上进行验证实验,实验结...     

一种基于时序型硬件木马的IP版权保护结构

随着IP核在SoC设计中的大量使用,其版权问题得到广泛关注,通过植入硬件木马实现IP核的版权保护是一个新的研究方向。针对其中植入木马激活时间短的问题,提出一种改进结构,使IP核评估版本满足有效期长度的要求。将时序型硬件木马植入原始电路状态机的冗余状态中,选取电路中部分节点构成的序列作为木马状态的转移条件,木马激活后影响电路的正常功能,使IP核的使用受到限制。仿真结果表明,通过合理调整状态数量及序列长度,能够在优化电路面积的同时有效延长木马的激活时间,当状态数为3、序列长度为4时,该方法能够在电路面积减少0.123%的基础上使激活时间提高约120倍。     

针对FPGA密码芯片的近场差分电磁分析攻击

为探究现场可编程门阵列（FPGA）密码芯片运行时电磁辐射造成的涉密信息泄漏情况,研究了互补金属氧化物半导体（CMOS）电路直接电磁辐射的原理,构建了FPGA密码芯片的近场电磁辐射模型。根据这个模型,探讨了近场电磁辐射测量点的选取,采用电磁扫描的方法解决了电磁探头在FPGA表面电磁信号采集的定位问题。此外,在阐释了差分电磁分析（DEMA）攻击原理的同时,完成了高级加密标准（AES）的FPGA电路设计,针对FPGA密码系统的DEMA攻击实验表明,通过电磁扫描找到最佳测量点,在42 000个样本的条件下能成功破解AES密码电路的128 bit密钥。     

一种基于RSSI的AOA估计算法

在无线传感器网络（WSNs）中,使用阵列天线进行到达角（AOA）估计存在成本昂贵和算法复杂度高的缺点,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）的AOA估计算法。利用2个旋转的方向图部分重叠的定向天线接收RSSI值,通过双方向图求差法估计目标节点的AOA。实验结果表明：室内实验的AOA估计平均误差为6．7°,室外的平均误差为0．6°。该算法复杂度小,硬件成本低,适用于WSNs的节点定位。     

基于小波包分析的鲁棒性语音识别

通过对MFCC算法的研究,发现其中的FFT在整个时频空间使用固定的分析窗,这不符合语音信号的特性,而小波变换具有多分辨率特性,更符合人耳的听觉特性。提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法,首先在特征参数提取中引入了小波包变换,借助MFCC参数的提取方法,用小波包变换代替傅里叶变换和Mel滤波器组,提取了新的静态特征参数DWPTMFCC,然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量,作为一帧语音信号的参数。仿真实验证明：基于新特征的识别率比原来MFCC的识别率有了很大提高,特别是在低信噪比情况下。     

无线传感器网络高精度硬件时钟同步方法

为实现无线传感器网络高精度的时间同步功能,提出一种基于Zigbee技术的硬件时钟同步方法。采用跨层思想提取接收信号强度指示值信号作为同步触发信号,设计复杂可编程逻辑器件的硬件电路时钟模块实现计时,并配合软件算法完成整个网络的时间同步,在保证低能耗和复杂度的基础上,提高时间同步精度。对同步精度进行理论研究和测试分析,结果表明,该方法可使系统节点间达到10μs级的时钟同步精度,满足多数无线传感器网络要求。