基于概率神经网络的硬件木马检测方法技术

本发明专利技术涉及集成电路可信任性检测技术领域，为将硬件木马的误识别率降到最低，从而保证集成电路的安全性，本发明专利技术，基于概率神经网络的硬件木马检测方法，步骤如下：(1)建立集成电路侧信道平台；(2)侧信道信息的降噪预处理；(3)待测芯片的硬件木马芯片判别；(4)确定分布参数σ；(5)待测芯片的类别确定；(6)判断验证是否结束：当待测芯片全部验证完毕，则结束验证过程，否则跳回到步骤5，继续进行验证，直到所有待测芯片都验证结束。本发明专利技术主要应用于芯片防木马设计制造场合。

【技术实现步骤摘要】
基于概率神经网络的硬件木马检测方法
本专利技术涉及集成电路可信任性检测
，具体涉及一种基于概率神经网络的硬件木马检测方法。
技术介绍
随着集成电路设计技术与半导体制造工艺的不断提高，集成电路正越来越广泛地应用在经济社会的各个方面，成为支撑经济社会发展的战略性、基础性和先导性产业。由于集成电路的设计与制造过程的先进性与复杂性，其供应链也随着经济全球化的趋势而逐渐分离，越来越多来自不同地区的公司和人员参与进来，这导致集成电路的设计与制造过程并不自主可控。原本认为安全可信的集成电路确存在着严重的安全风险，例如，恶意攻击者渗透在设计阶段或者制造阶段，在原始电路中恶意植入硬件木马或者篡改原始电路的版图，在特定条件下获取电路控制权、窃取关键信息甚至损毁芯片的目的。硬件木马可能存在于集成电路全生命周期的各个阶段，硬件木马已经成为集成电路的重要安全隐患，一旦被硬件木马影响的芯片被应用于军用装备及国民经济核心领域中，不仅直接威胁到个人隐私、商业秘密的安全，更关系到航空航天、国防等与国家命脉的信息安全。一旦含有硬件木马的集成电路被应用，将会带来严重的灾难和不可估计的损失。集成电路的安全性和可靠性能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于概率神经网络的硬件木马检测方法，其特征是，步骤如下：(1)建立集成电路侧信道平台，采集待测电路的侧信道信息：根据侧信道分析的原理，围绕集成电路搭建其侧信道平台，利用侧信道平台采集待测电路在工作状态下泄露的侧信道信息；(2)侧信道信息的降噪预处理：对所有待测电路的侧信道信息进行降噪预处理，得到平滑的侧信道信息；(3)待测芯片的硬件木马芯片判别：抽取两类芯片中的部分芯片，利用反向解剖技术将部分芯片进行反向分析，确定原始芯片和木马芯片；(4)确定分布参数σ，利用原始芯片的侧信道信息训练神经网络：确定神经网络的分布参数σ，根据反向分析结果，抽取部分原始芯片和木马芯片的侧信道信息来训练神经网...

【技术特征摘要】
1.一种基于概率神经网络的硬件木马检测方法，其特征是，步骤如下：(1)建立集成电路侧信道平台，采集待测电路的侧信道信息：根据侧信道分析的原理，围绕集成电路搭建其侧信道平台，利用侧信道平台采集待测电路在工作状态下泄露的侧信道信息；(2)侧信道信息的降噪预处理：对所有待测电路的侧信道信息进行降噪预处理，得到平滑的侧信道信息；(3)待测芯片的硬件木马芯片判别：抽取两类芯片中的部分芯片，利用反向解剖技术将部分芯片进行反向分析，确定原始芯片和木马芯片；(4)确定分布参数σ，利用原始芯片的侧信道信息训练神经网络：确定神经网络的分布参数σ，根据反向分析结果，抽取部分原始芯片和木马芯片的侧信道信息来训练神经网络，并利用训练数据来验证神经网络，如果存在误识别率，则重新调整分布参数σ的大小，直到训练的神经网络正确为止；(5)待测芯片的类别确定：利用步骤4得到的神经网络对所有待测芯片进行分类，当待测芯片归于原始芯片类，则认定待测芯片为原始芯片，否则认定待测芯片为木马芯片；(6)判断验证是否结束...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵毅强，刘燕江，马浩诚，宋凯悦，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12