基于自差分分析的硬件木马检测研究

针对硬件木马旁路检测方法的噪声干扰问题,提出了基于自差分分析的硬件木马检测方法.基于旁路信号特征分析提出了两点假设:a.相同采样窗口内旁路信号的噪声变化小;b.不同激励下硬件木马的旁路特征存在差异.对同一采样窗口内不同激励的旁路信号进行自差分分析,将安全芯片与待测芯片的直接对比转变为自差分信号的相对差异分析,从而降低工艺噪声和环境噪声的干扰.提出了自差分分析的旁路信号模型以及相应检测流程.搭建了基于在线可编程门阵列芯片的验证平台,以8051微处理器内核为实验对象,采用马氏距离度量多点旁路信号差异,验证了假设的正确性,构建了待测芯片集合,成功检测出逻辑规模低至0.025%的硬件木马.     

基于最大间距准则的硬件木马检测方法研究

针对硬件木马检测问题,分析了功耗旁路信号的统计特性,建立了木马检测问题的物理模型.在此基础上,提出了一种基于功耗旁路信号的硬件木马检测方法,该方法利用最大间距准则(MMC)处理旁路信号,构建体现基准芯片与木马芯片旁路信号之间最大差异的投影子空间,通过比较投影之间的差异检测集成电路芯片中的硬件木马;采用物理实验对该方法进行了验证,通过在现场可编程门阵列(FPGA)芯片上实现的高级加密标准(AES)加密电路中植入不同规模的木马电路,分别采集功耗旁路信号(各1 000条样本),并利用MMC方法对样本信号进行处理.实验结果表明:MMC方法能有效分辨出基准芯片与木马芯片之间旁路信号的统计特征差异,实现了硬件木马的检测.该方法与Karhunen-Loève(K-L)变换方法相比,有较好的检测效果.     

基于多元正态分析的硬件木马检测研究

针对硬件木马旁路检测中投影变换等方法可能造成的多点关联信息丢失问题,从旁路信号的点特征分析入手,对旁路信号轨迹多元正态分布特征的检验方法进行了分析和验证,采用多元正态分布的概率密度函数来描述金片旁路信号的分布特征,针对不同数据激励下的旁路信号轨迹,采用成对数据的t检验方法进行硬件木马判别.在FPGA平台上实现的8051微处理器中分别植入5种类型的硬件木马,并对电磁旁路信号进行了检测验证实验.实验结果表明:该方法能够成功检测逻辑规模低至0.05%的硬件木马.     

基于旁路分析的硬件木马检测方法

集成电路芯片在不受控的制造过程中可能会被嵌入恶意电路结构,形成硬件木马,这给集成电路芯片的可靠性和可信度带来了极大的隐患,而利用传统的测试技术很难发现这些硬件木马.针对这一问题,文中提出了一种非破坏性的、基于旁路分析的硬件木马检测方法,它通过对芯片功耗瞬态变化情况的分析,采用奇异值分解算法对功耗进行统计处理来检测芯片中的硬件木马.在FPGA芯片上的硬件验证结果表明,即使在测量噪声和工艺扰动较大的环境中,文中方法也能检测出面积比原始电路小2个数量级的硬件木马.     

工艺偏差下基于因子分析的硬件木马检测方法

针对侧信道硬件木马检测方法受到工艺偏差噪声和测试噪声影响的问题,提出了一种基于最大似然因子分析结合聚类判别的硬件木马检测方法.首先获取待测芯片的功耗信息,利用因子分析的方法提取公共因子,并利用最大似然方法计算因子载荷矩阵,最后使用分层聚类方法对因子载荷矩阵进行分类,区分出含有硬件木马的待测电路.利用现场可编程门阵列检测平台在考虑工艺偏差影响的情况下进行了实验验证,结果表明:在母本电路等效门数约为4 292个与非门的情况下,采用基于因子分析结合聚类分析的硬件木马检测方法可以在工艺偏差条件下有效检测出占母本电路面积比0.44%左右的硬件木马.     

基于侧信道分析的硬件木马建模与优化

针对集成电路中的硬件木马问题,开展了基于侧信道分析的硬件木马电路功耗模型的设计和优化工作.在完成建模的基础上,分析了木马电路对模型参数的影响.针对木马检测中的工艺偏差噪声问题,提出了一种基于主成分分析的模型优化算法.该方法利用协方差矩阵完成数据的投影变换,从而减小工艺偏差噪声对测试的影响.经仿真验证表明建立的模型与实验得到的数据基本符合.通过对测试电路进行蒙特卡罗分析,完成了工艺偏差噪声的仿真,同时验证了模型优化算法的有效性.     

基于分块子空间投影的无源雷达干扰抑制方法

为了解决GPS辐射源雷达各通道干扰抑制不彻底和计算量较大的难题,提出了基于分块子空间投影的干扰抑制方法,并对其性能进行分析.将回波通道的接收信号均匀分块后并行处理.首先,将信号投影到干扰子空间的正交补子空间内,完成多径干扰抑制;然后,给出强目标回波旁瓣干扰存在的判断准则;最后,将信号投影到强目标子空间的正交补子空间内,...     

基于电磁泄漏相关性分析的硬件木马设计

针对集成电路芯片在制造过程中可能被嵌入恶意硬件电路、形成硬件木马这一问题,提出一种新的硬件木马设计技术.利用扩频通信原理,对芯片中的密钥或秘密数据进行扩频调制,有意形成器件噪声级别以下的电磁泄漏旁路,然后通过相关性分析技术提取秘密信息.对示例性AES(advanced encryption standard)密码电路的攻击实验表明,该硬件木马利用15 800个电磁信号样本,成功获取了AES中的8bit密钥.     

基于高斯滤波和K最邻近算法融合的硬件木马电磁信息检测技术研究

电磁侧信道信息具有非接触、三维矢量、空间及频谱信息丰富等优点,可以进一步提高硬件木马的检测效率,基于电磁侧信道分析的硬件木马检测技术逐渐成为主流方法 .因此,以电磁侧信道信息为研究对象,融合高斯滤波算法和K最邻近算法提取并识别出硬件木马的微小特征,建立高精度微米级集成电路电磁侧信道采集平台,并采集敏感区域的电磁侧信道信息.利用高斯算法自适应地滤除测试中的高斯噪声影响,借助K最邻近算法的相似度测度来提取硬件木马的特征.实验结果表明,提出的检测方法可以有效地检测出面积占比为0. 76%的硬件木马.     

基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法

针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特征空间的一个子空间,最后将子空间分类法推广到特征空间来对数据进行分类.实验结果表明,该方法增强了对噪声的鲁棒性,能适应小样本训练,其边缘检测效果明显优于经典算子、主成分分析和非线性主成分分析方法.     

基于电路活性测度的硬件木马检测方法

针对硬件木马的隐蔽性强和检测效率低等问题,提出一种基于电路活性测度的硬件木马检测方法.通过从恶意攻击者的角度分析电路,在电路的少态节点处植入木马激活模块(TAM),该方法可有效提升电路的整体活动性,进而提高硬件木马的激活度.以ISCAS'89基准电路S713为研究对象进行仿真验证,实验结果表明:TAM结构可将电路活动性提升1.7倍.在此基础上建立基于FPGA的测试平台开展侧信道分析实验,并采用主成分分析方法,实现低活性硬件木马的检测.     

结合子空间投影的幅度相位估计波束形成算法

在医学超声成像中,幅度相位估计(APES)波束形成算法能够更稳健地估算期望信号幅度,但其以牺牲较少量分辨率为代价.针对此问题,提出基于幅度相位估计并融合子空间投影技术的自适应波束形成算法.首先通过幅度相位估计算法初步计算加权向量,然后将加权向量向回波信号的期望信号子空间投影,以此来抑制噪声和干扰,改善成像的分辨率和对比度.经仿真分析,所提出的子空间投影与幅度相位相融合的算法在成像的分辨率、对比度和稳健性方面均优于原始的幅度相位估计算法.     

基于子空间技术的常规多波束形成抗干扰算法

卫星导航系统(GPS)的很多抗干扰技术是以卫星信号来向估计为基础的,当估计卫星信号来向有困难时,这些算法将失效.提出了一种基于子空间投影的常规多波束抗干扰算法.该方法先进行子空间投影抑制干扰,然后在固定方向上采用常规波束形成方法(CBF)形成多个主波束,最后对每个波束得到的无干扰数据进行捕获及定位解算等.该方法的特点是...     

利用子空间的投影和跟踪改进OFDM信道估计

OFDM系统的LS信道估计可看作真实信道频率响应的一个有噪观察值，因此可采用子空间投影方法对噪声进行压缩。分析了利用子空间投影方法改进LSOFDM信道估计性能的实质，给出了利用子空间投影改进OFDM信道估计的一般框架，在此基础上将子空间投影推广到非LS信道估计方法。当信号子空间随时间变化时，需要采用子空间跟踪技术保持对信号子空间的良好估计，因此提出了一种基于子空间跟踪的参数化信道估计方法，仿真表明这种方法在性能上优于非参数化时的相应方法。     

基于Bootstrap技术的相干信源数估计

针对信号源相干的问题,采用空间平滑技术对信号源去相关得到等效协方差矩阵,提出2种信源数检测的方法,一种是基于等效协方差矩阵特征值的一系列假设检验,另一种是将等效阵列信号协方差矩阵分别投影到信号的特征子空间和噪声的特征子空间,以特征空间投影为基础的假设检验。数据的分布未知,并且应用Bootstrap方法估计零假设下提出的检测统计量的分布。通过信噪比(RSN)、快拍数、角度分辨率变化等情况下的仿真,验证所提方法的有效性。研究结果表明:所提算法在低信噪比及小样本数量的情况下,性能比其他算法的性能好。     

基于RO硬件木马检测的工艺偏差校正方法

针对基于环形振荡器(ring oscillator,RO)的硬件木马检测方法受到工艺偏差的严重影响,导致木马检测准确度降低的问题,提出了一种新的针对RO硬件木马检测进行工艺偏差校正的方法.首先,根据硬件木马和工艺偏差对芯片供电电压变化的不同反应特性,改变测试数据中两者所占的比重,获取大致工艺偏差影响范围,然后削弱测试数据中工艺偏差的影响,突出和显化硬件木马的影响,最后通过马氏距离以及欧式距离等判别方法识别出硬件木马.利用现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)测试平台进行了实验验证,数据处理结果表明,在0.61%,片内工艺偏差下可以有效检测出工艺偏差校正前无法识别的硬件木马,木马电路的大小等效为44个与非门.并且提出的方法可以扩展应用于包含片内工艺偏差的情况.     

谱减法与维纳滤波法相结合的睡眠鼾声降噪处理

为提高鼾声信号的信噪比,提出了一种传统谱减法和维纳滤波法相结合的睡眠鼾声信号预处理方法.首先利用传统谱减法对带噪鼾声信号进行初步增强,使用子空间投影法将带噪鼾声投影到噪声和纯净信号两个子空间并得到信噪比,再由信噪比得到维纳滤波器的传输函数,谱减法处理后的鼾声信号通过该滤波器后会进一步降低噪声.对叠加白噪声的鼾声信号的仿真结果表明,文中方法可获得高于谱减法和维纳滤波法单独使用时的信噪比,降噪效果优于传统谱减法和维纳滤波法.     

基于混合特征分析的硬件木马检测方法

提出一种基于混合特征分析的硬件木马检测方法,该方法首先在时序层级抽象并构建待测电路的控制数据流图,然后利用功能性分析方法建立以低动态翻转率为特征的动态可疑节点集,最终使用静态结构特征匹配方法实现硬件木马的检出.以Trust-Hub中涵盖Basic-RSA,AES和RS232基准电路在内的13种硬件木马为检测对象开展检测实验.实验结果表明:检测结果中硬件木马节点检出率达到100%,假阳性率控制在1.5%以内,检测准确率达到82.5%以上,证明了该检测方法的有效性.     

基于预处理VAD和自适应KLT的语音增强算法

针对加性有色噪声干扰，提出了一种单通道输入基于信号子空间的话音增强算法。算法中使用自适应的方法跟踪KLT(Karhunen—Loeve Transform)阵。运用一种近似模型来表述有色噪声的特性，并基于噪声平稳的假设，通过采用预处理技术的语音活动性检测(VAD：Voice Activity Detection)单元获取噪声样本，用于下一语音帧中噪声特性的估计和增强处理。实验表明，算法对于有色噪声干扰下的语音信号有较好的增强效果，并且性能优于改进减谱法。     

多径MIMO CDMA系统中改进的盲空时多用户检测算法

针对多径衰落信道下发射分集采用Alamouti空时分组码的MIMO CDMA系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法.结合目标用户特征波形先验知识和多径信道信息对信号子空间进行预处理,然后使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,并在跟踪初期对信号特征值矩阵进行处理,去除迭代带来的噪声.仿真结果表明这种算法能有效地抑制多径干扰和多址干扰,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现.