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针对常规马氏距离判别方法对硬件木马检测率低下或失效的情况,通过对芯片运行时产生的功耗特征进行建模分析,提出了一种基于加权与双参数变换的优化判别方案.首先对标准与待测样本矩阵进行参数调整并在判别公式中加入样本矩阵特征向量权重,运用MATLAB实现参数的最优组合,最后在置信度99%的条件下计算待测样本的硬件木马检测率.对待测FPGA植入占比0.3%的硬件木马,并通过FPGA硬件木马检测平台验证表明,在常规马氏距离判别方法检测率只有43.56%的情况下,该方法检测率达到了85.14%. 相似文献
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在自动化生产中产品的表面异物瑕疵影响其质量、外观,如何准确、快速、高效的检测和识别出表面异物瑕疵至关重要。为提升产品表面异物瑕疵的检测效率,提出一种区段瑕疵检测算法。对区段瑕疵检测原理进行说明,设置最佳的检测方式,采用基于PLC+工控机的控制方式,设计总体机械方案,采用总面积瑕疵检测法,依托CV-X系列视觉系统,对杯子异物进行有效检测。为验证检测算法的有效性,将机器视觉检测与人工检测作对比,实验结果表明机器视觉检测具有更好的准确性和快速性,有效提升杯子异物检测效率。 相似文献
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