用于检测硬件木马延时的线性判别分析算法

摘要：

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,该文提出一种针对旁路信号分析的木马检测方法.首先采集不同电压下电路的延时信号,通过线性判别分析(LDA)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.实验结果表明,提出的LDA联合线性回归(LR)算法可以根据延时特征识别木马电路,其木马检测率优于其他木马检测方法.更有利的是,随着电路规模的增大意味着数据量的增加,这更便于进行数据分析与特征提取,降低了木马检测难度.通过该方法的研究,对未来工艺极限下识别木马电路、提高芯片安全性与可靠性具有重要的指导作用.

关键词：硬件木马、关键路径、关键结点、机器学习、线性判别分析

所属期刊栏目：45

分类号：TN406;TN710(微电子学、集成电路（IC）)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽省基金项目;安徽省基金项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：59-67