[发明专利]一种基于LUT特征提取和机器学习的硬件木马检测方法在审
| 申请号： | 202210366564.1 | 申请日： | 2022-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN114861573A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 武玲娟;胡伟;李一玮 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/327 | 分类号： | G06F30/327;G06F30/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 赵革革 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LUT特征提取和机器学习的硬件木马检测方法，输入嵌入硬件木马的集成电路设计作为训练集；将训练集成电路设计综合成现场可编程门阵列网表；对FPGA网表进行硬件木马特征提取，并保存生成的训练量化特征值；使用训练量化特征值，对机器学习分类器进行训练，生成最优硬件木马分类器；输入待检测集成电路设计；将待检测集成电路设计综合成待测FPGA网表；对待测FPGA网表进行硬件木马特征提取，并保存生成的待测量化特征值；待测量化特征值输入到训练好的硬件木马分类器，将待检测集成电路设计分为木马节点和正常节点，从而实现木马检测。本发明的方法能够实现基于特定条件激活的硬件木马检测，可在集成电路设计早期检测硬件木马安全隐患。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lut 特征 提取 机器 学习 硬件 木马 检测 方法 | ||
【主权项】：
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