一种基于机器学习的硬件木马定位方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于机器学习的硬件木马定位方法，包括以下步骤：分析其网表结构，选择并提取电路结构特征；探究硬件木马类型，将硬件木马分为信息泄露型和控制信号型；从待测芯片中选择若干样本作为训练数据，剩下的芯片作为测试数据；对于信息泄露型木马使用oneclasssvm算法检测，对于控制信号型硬件木马使用BP神经网络进行检测；使用训练数据训练分类器，使用测试数据进行测试，统计结果；将最后的识别结果与理想结果进行对比，找到已经识别的木马线网。上述基于机器学习的硬件木马定位方法不需要复杂的实验环境、大量的时间和实验成本就可以定位出一个网表中的硬件木马。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习的硬件木马定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109740348A
申请号 ：
CN201910084520.8
公开（公告）日 ：
2019-05-10
申请日 ：
2019-01-29
授权号 ：
CN109740348B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
董晨张凡郭文忠陈景辉贺国荣
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县上街镇福州大学城学院路2号福州大学新区
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
蔡学俊
优先权 ：
CN201910084520.8
主分类号 ：
G06F21/56
IPC分类号 ：
G06F21/56
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/55
检测本地入侵或实施对策
G06F21/56
计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2019-06-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/56
申请日 : 20190129
申请日 : 20190129
2019-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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