基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测方法

摘要：

在侧信道分析的基础上,针对芯片中存在的硬件木马,提出一种基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测.该方法能够利用训练样本集构建分类器,分类器形成后便可将采集到的待测芯片功耗信息准确分类,从而实现硬件木马检测.实验结果表明,对于占电路资源1.49％和2.39％的两种木马,贝叶斯分类器的误判率仅为2.17％,验证了该方法的有效性和适用性.此外,在与欧氏距离判别法比较时,基于朴素贝叶斯分类器的方法表现出了更高的判别准确率,同时也具有从混杂芯片中识别出木马芯片与标准芯片的能力,这又是马氏距离判别法所不具备的.

关键词：侧信道分析、硬件木马、朴素贝叶斯分类器、性能比对

所属期刊栏目：34

分类号：TN915.08

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2014GCYY04

在线出版日期：2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3073-3076