[发明专利]基于热传递的芯片硬件木马检测方法

说明书

本发明提出了一种基于热传递的芯片硬件木马检测方法，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建热传递的超分网络模型O；(3)对热传递的超分网络模型O进行迭代训练；(4)获取图像重建结果；(5)获取芯片硬件木马检测结果。本发明在对热传递的超分网络模型进行训练以及获取图像重建结果的过程中，基于PVFE的块可以保留和修复边缘信息，离散小波变换残差网络可以获取图像中的高频信息，从而为重建图像提供更多的电路信息，从而更好地重构芯片中的小电路结构，将其应用到重新设计的硬件木马检测系统中，可以获得比其他SR方法更高的硬件木马检测率，且费用和时间都是原来的1/16。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种硬件木马检测方法，具体涉及一种基于热传递的芯片硬件木马检测方法，用于在硬件木马检测系统中检测电路中是否嵌入了硬件木马，并确定硬件木马的位置。

背景技术

随着集成电路(IC)技术和半导体技术的发展，芯片产业备受关注。芯片作为电子设备的核心，在处理任务中始终起着主导作用。为了节约生产成本，一些第三方制造商生产了不符合原始设计的劣质芯片。此外，一些人在制造过程中恶意添加一些电路或改变电路结构，以达到控制设备的目的。这些意外的电路称为硬件木马(HT)，可以远程操作设备。如果集成电路感染了硬件木马，其功能和特性将发生变化，从而导致信息泄漏和系统瘫痪等。由于系统崩溃通常是由于软件攻击造成的，当系统受损时，很难认识到原因是硬件木马。针对这一问题，研究人员提出了一些硬件木马检测技术来检测这些意外的电路结构。逻辑功能测试方法通过生成尽可能多的激活向量来检测芯片中的硬件木马。但它需要生成足够的向量来激活硬件木马。侧通道分析收集可疑芯片的功耗、路径延迟或电磁辐射等旁路信息，然后将得到的参数与标准芯片的参数进行比较，判断可疑芯片中是否嵌入了硬件木马。侧信道分析中采集的功率和时延信息受多种因素的影响，很难判断检测到的异常是硬件木马还是信号抖动等因素造成的。为了克服上述困难，反向工程检测方法追溯根，得到具有具体形式的芯片布局，然后与标准布局进行对比。但是它受到某些使用场景的限制。一般的逆向工程系统需要原始的设计文件进行比较，但大多数第三方制造商不公布核心布局设计文件。布局或设计文件必须由扫描电子显微镜(SEM)拍摄的显微镜芯片图像生成。因此，提出了一种方便的显微镜芯片图像逆向工程检测系统的要求，通过直接使用普通芯片图像而不是设计文件进行对比。一旦通过比较标准芯片和可疑芯片的显微镜图像来检测HT，显微镜芯片图像的质量对HT检测至关重要。显微镜芯片图像中集成电路的边缘往往决定了高温检测的准确性。图像超分辨率重建技术是将低分辨率(LR)图像转换为高分辨率(HR)图像，可以提高图像质量。但现有的方法无法重建小电子元件在显微镜芯片图像中的细节和边缘。因为它们主要是从增加层数和块数的角度对网络进行改进。

北京数缘科技有限公司在其申请的专利文献“一种侧信道检测硬件木马的方法、装置及计算机”(专利申请号：202111367036.X，申请公布号为：CN 114021126A)中，公开了一种侧信道检测硬件木马的方法，该方法包括：采集待测试芯片对应的能量迹数据；将待测试芯片对应的能量迹数据输入预先完成训练的生成器，得到重建的能量迹数据；计算重建的能量迹数据与待测试芯片对应的能量迹数据的差异结果，若差异结果超过预设异常分数阈值，则判定待测试芯片中含有硬件木马。该发明能够更好地适应有效指令较少且能量迹的特征无法预知的情况，降低错误选择参数带来的影响；能够更好地避免单一异常能量迹对邻近能量迹的误判。但其忽略了特征图像的时间相关性，从而限制了木马检测精度的进一步提升。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于热传递的芯片硬件木马检测的方法，旨在充分考虑特征图像的时间和空间的相关性，提高网络的特征提取能力，使重建图像可以很好地保留边缘细节。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括以下步骤：

(1)获取训练样本集和测试样本集：