一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统及方法，涉及集成电路硬件安全检测技术领域。本发明专利技术包括如下步骤：步骤S1：在光纤和共聚焦两种模式下实现两种不同分辨率的IC表面磁场测量与成像；步骤S2：运用PCA对测量得到的指纹性磁场信息进行降维处理；步骤S3：将处理后得到的指纹性磁场信息与黄金/仿真表面指纹性信息比对，提取异常区域磁场信息；步骤S4：运用支持向量机SVM机器学习方法进行数据处理，实现木马的识别与分类；步骤S5：完成检测。本发明专利技术通过获取待检测元件表面指纹性磁场信息，运用降维算法数据进行降维压缩、比对，获取异常数据进行处理并对木马类型进行分类，提升微小型木马的检测和分类效率。提升微小型木马的检测和分类效率。提升微小型木马的检测和分类效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统及方法


[0001]本专利技术属于集成电路硬件安全检测
，特别是涉及一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统及方法。

技术介绍

[0002]随着集成电路产业全球化，硬件木马植入已成为集成电路领域的重大安全威胁之一。这些潜伏的硬件木马模块能够对专用集成电路、微处理器等硬件以及FPGA比特流进行修改，引发不可控事件，给我国军事、航空航天、通信、电力等重要基础设施带来安全威胁。开展硬件木马检测研究，保证关键集成电路产品绝对安全，具有重大现实需求及意义。
[0003]在集成电路中，电源与时钟网络、键合线、节点和开关晶体管等会产生不同场密度分布的电磁场，这些场密度空间差异间接反映了电路内部结构与功能。旁路分析方法正是通过探测IC芯片旁路信号(功耗、电磁辐射、热辐射等)，得到指纹性信号分布，再通过与黄金芯片比对等过程实现硬件木马检测。然而，受限于电磁探针的精度与尺寸(其极限分辨率为100um)，目前旁路分析方法的灵敏度和空间分辨率(如商用的磁场探头ETS Lindgern7405尺寸达1cm)受到极大限制，只能检测出大尺寸木马，对于微纳尺寸电路结构构成的微小型木马电路无能为力。加之探针存在电磁互感，往往在测量过程中带来电磁干扰噪声，影响测量精度，很难对木马做出精确分类。
[0004]为应对电子元件芯片化和硬件木马微型化的趋势，提升木马检测精度，本申请文件基于NV色心固态量子探针，提出一种新型的硬件木马检测系统与方法。由于NV色心量子探针具备微纳尺度电磁测量分辨能力，使得该方法具备信息获取丰富，空间分辨率高的特征。尤其对微小型木马检测和分类具有技术优势。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统及方法，通过获取待检测元件表面指纹性磁场信息，运用降维算法对测量得到的数据进行降维压缩，将处理得到数据进行比对，运用机器学习算法，对异常数据进行分析，识别出是否由于硬件木马感染所致，并对木马类型进行分类，解决了现有的木马检测精度低、分类不准确的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]本专利技术为一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统，包括磁场测量成像模块和数据分析与处理模块；所述磁场测量成像模块由NV色心量子探针、电子学与软件控制模块、光学模块、微波模块组成，用于实现待检测元件指纹性磁场信息的测量与成像；所述数据分析与处理模块由数据降维模块和机器学习模块组成，用于对测量得到的待检测元件表面指纹磁场信息进行数据降维与机器学习处理；所述光学模块由激光器、光电探测器、光学组件、声光调制器组成，用于实现对NV色心量子探针的激发、荧光读取操作；所述NV色心量子探针由金刚石内的NV色心组成，用于对待测元件表面磁场的探测感知；所述电子学与软件控制模块由数据采集板卡、脉冲发生器、控制软件组成，用于实现检测系统数据采集与处
理、时序控制；所述微波模块由微波源、开关、分束器、合束器、放大器、循环器、天线组成，用于使用天线辐射的微波对NV色心进行量子操控；所述数据降维模块用于对测量得到的数据进行降维处理；所述机器学习模块用于利用机器学习的方法进行数据处理，实现木马识别与分类。
[0008]作为一种优选的技术方案，所述数据分析与处理模块对测量得到的磁场成像数据进行分析处理，分析处理过程主要包含主成分分析技术(PCA)和支持向量机(SVM)。
[0009]作为一种优选的技术方案，所述主成分分析技术对数据进行降维处理，获取独立数据成分并提取异常信息，将处理得到的主成分分值信息输入支持向量机，得到硬件木马位置、大小和类别信息。
[0010]作为一种优选的技术方案，所述主成分分值定义为S
i,j
，所述S
i,j
具体计算公式如下：
[0011][0012]式中，W
i
为第i个主成分，B
j
为第j个图像。
[0013]本专利技术为一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测方法，包括如下步骤：
[0014]步骤S1：在光纤和共聚焦两种模式下实现两种不同分辨率的IC表面磁场测量与成像；
[0015]步骤S2：运用PCA对测量得到的指纹性磁场信息进行降维处理；
[0016]步骤S3：将处理后得到的指纹性磁场信息与黄金/仿真表面指纹性信息比对，提取异常区域磁场信息；
[0017]步骤S4：运用支持向量机SVM机器学习方法进行数据处理，实现木马的识别与分类；
[0018]步骤S5：完成检测。
[0019]作为一种优选的技术方案，所述步骤S1中，测量时，对芯片通电，532nm激光通过光纤打到微米金刚石内NV色心探针上，待测IC在通电条件下产生局域磁场变化，影响探针自旋状态，并最终反映在荧光变化上，荧光通过同一根光纤实现收集，利用ODMR或Ramsey方法可以实现DC磁场测量，并对待测IC进行三维扫描，得到IC表面磁场的空间分布信息。
[0020]本专利技术具有以下有益效果：
[0021]本专利技术通过获取待检测元件表面指纹性磁场信息，运用降维算法对测量得到的数据进行降维压缩，将处理得到数据进行比对，运用机器学习算法，对异常数据进行分析，识别出是否由硬件木马感染所致，并对木马类型进行分类，更加精细地测量到待检测件表面磁场信息，提升对微小型木马的检测和分类效率。
[0022]当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统结构示意图；
[0025]图2为基于金刚石NV色心的硬件木马检测方法流程图；
[0026]图3为磁场测量光学模块示意图；
[0027]图4为电子学与微波系统示意图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]请参阅图1所示，本专利技术为一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统，包括磁场测量成像模块1和数据分析与处理模块2；磁场测量成像模块1由NV色心量子探针4、电子学与软件控制模块5、光学模块3、微波模块6等组成，基于对NV色心量子探针的操控，实现检测元件磁场指纹性特征测量与成像；数据分析与处理模块2为软件模块构成，由数据降维模块7和机器学习模块8组成，用于对待检测元件表面指纹磁场信息进行数据降维与机器学习处理，实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统，其特征在于，包括磁场测量成像模块(1)和数据分析与处理模块(2)；所述磁场测量成像模块(1)由NV色心量子探针(4)、电子学与软件控制模块(5)、光学模块(3)、微波模块(6)组成，用于实现待检测元件指纹性磁场信息的测量与成像；所述数据分析与处理模块(2)由数据降维模块(7)和机器学习模块(8)组成，用于对磁场测量成像模块(1)得到的待检测元件表面指纹磁场信息进行数据降维与机器学习处理；所述光学模块(3)由激光器、光电探测器、光学组件、声光调制器组成，用于实现对NV色心量子探针的激发、荧光读取操作；所述NV色心量子探针(4)由金刚石内的NV色心组成，用于对待测元件表面磁场的探测感知；所述电子学与软件控制模块(5)由数据采集板卡、脉冲发生器、控制软件组成，用于实现检测系统数据采集与处理、时序控制；所述微波模块(6)由微波源、开关、分束器、合束器、放大器、循环器、天线组成，用于使用天线辐射的微波对NV色心进行量子操控；所述数据降维模块(7)用于对测量得到的数据进行降维处理；所述机器学习模块(8)用于利用机器学习的方法进行数据处理。2.根据权利要求1所述的一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统，其特征在于，所述数据分析与处理模块(2)对测量得到的磁场成像数据进行分析处理，分析处理的内容主要包含主成分分析(PCA)技术和支持向量机(SVM)。3.根据权利要求2所述的一种基于金刚石NV色心的硬件木马检测系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋学瑞，
申请(专利权)人：合肥先端晶体科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：