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.     

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.