【技术实现步骤摘要】
基于温度场效应的PCB硬件安全检测方法
本专利技术属于PCB硬件安全
，具体涉及一种基于温度场效应的PCB硬件安全检测方法的设计。
技术介绍
PCB的恶意篡改是人为的恶意对PCB上的元器件、线宽、过孔等进行篡改，它可以改变电路功能、泄露电路信息或者使电路拒绝服务等等，这对硬件安全性构成极大的威胁。然而，由于这种恶意篡改操作简便、体积小，所以检测起来非常困难。目前，学术界有很多关于芯片中的硬件木马的检测，检测方法也是层出不穷。常见方法有逻辑测试，测试设计，侧信道分析，逆向工程等等。对于芯片级的硬件木马主要是逻辑上的篡改，检测较为容易，而对于更高级别PCB板级的一些硬件木马主要是一些物理上的恶意篡改，检测起来非常困难。目前对于PCB板级的一些恶意篡改的检测方法还未有人提出，大部分关于PCB硬件木马的研究停留在木马造成的严重后果上。例如通过对PCB上的木马分类以及一些攻击模型的分析与介绍，初步找到一些可能的检测对策；或者通过对一些现在人们生活中常用的智能电子设备进行生产制造过程的分析，找到一些可能存在安全性问题的漏洞；或者通过设备的一些特征，进行设备认证，但这些对...
【技术保护点】
1.基于温度场效应的PCB硬件安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取多个有篡改的PCB板和无篡改的PCB板作为训练PCB板，构成训练集；S2、对训练集中的各PCB板进行温度值采集，得到训练集中各PCB板的温度热图矩阵；S3、对训练集中各PCB板的温度热图矩阵进行2DPCA二维主成分分析，得到训练集中各PCB板温度值的二范数矩阵；S4、根据训练集中各PCB板温度值的二范数矩阵对SOM神经网络进行训练，得到训练好的SOM神经网络；S5、选取多个待测PCB板，构成测试集；S6、对测试集中的待测PCB板进行温度值采集，得到各待测PCB板的温度热图矩阵；S7、对所有待测P...
【技术特征摘要】
1.基于温度场效应的PCB硬件安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取多个有篡改的PCB板和无篡改的PCB板作为训练PCB板，构成训练集；S2、对训练集中的各PCB板进行温度值采集，得到训练集中各PCB板的温度热图矩阵；S3、对训练集中各PCB板的温度热图矩阵进行2DPCA二维主成分分析，得到训练集中各PCB板温度值的二范数矩阵；S4、根据训练集中各PCB板温度值的二范数矩阵对SOM神经网络进行训练，得到训练好的SOM神经网络；S5、选取多个待测PCB板，构成测试集；S6、对测试集中的待测PCB板进行温度值采集，得到各待测PCB板的温度热图矩阵；S7、对所有待测PCB板的温度热图矩阵进行2DPCA二维主成分分析，得到测试集各PCB板温度值的二范数矩阵；S8、采用训练好的SOM神经网络对测试集各PCB板温度值的二范数矩阵进行识别，判断各待测PCB板是否发生了篡改，完成对PCB硬件的安全检测。2.根据权利要求1所述的PCB硬件安全检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：S31、根据训练集中各PCB板的温度热图矩阵Di计算协方差矩阵G，计算公式为：其中K为训练集中PCB板的数量，为训练集中各PCB板的温度热图矩阵Di的平均值，上标T表示矩阵的转置；S32、选取协方差矩阵G中最大的P个特征值对应的特征向量；P值的确定公式为：其中表示协方差矩阵G第a列的特征值，a∈(1,2,...,N)，N为温度热图矩阵Di的列数；S33、根据选取出的P个特征向量对应的特征值大小对特征向量进行降序排序，得到最佳投影轴XO：其中表示排序后第k个特征向量，k∈(1,2,...,P)；S34、根据最佳投影轴XO计算训练集中每个PCB板的特征矩阵Fi，计算公式为：Fi＝DiXO(4)其中i∈(1,2,...,K)；S35、计算特征矩阵Fi中各列向量的二范数，得到每个训练PCB板的二范数矩阵Li：其中表示特征矩阵Fi中第j个列向量的二范数，计算公式为：其中Fij表示特征矩阵Fi的第j列，j∈(1,2,...,Q)，Q为特征矩阵Fi的列数。3.根据权利要求2所述的PCB硬件安全检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：S41、对训练集中各个PCB板的二范数矩阵Li进行归一化和乱序处理，得到输入数据X＝{xn,n＝1,...,D}，D为输入数据的维数；S42、随机初始化SOM神经网络拓扑结构的节点权重wbn及其权重误差Δwbn，其中wbn表示SOM神经网络第b个节点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王坚，杨文秀，杨鍊，陈哲，李桓，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。