【摘 要】
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针对现有基于机器学习的硬件木马检测方法检测率不高的问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)的硬件木马检测方法.首先在门级网表的节点中提取6个与硬件木马强相关的
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院,合肥230009
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针对现有基于机器学习的硬件木马检测方法检测率不高的问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)的硬件木马检测方法.首先在门级网表的节点中提取6个与硬件木马强相关的特征,并将其作为6维特征向量.然后将这些特征向量分为训练集和测试集.最后使用SVM检测木马.将该方法应用于15个Trust-Hub基准电路,实验结果表明,该方法可实现高达93％的平均硬件木马检测率,部分基准电路的硬件木马检测率达到100％.
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