基于基准曲线的硬件木马检测技术研究

王林; 魏敬和; 周昱

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于基准曲线的硬件木马检测技术研究

更新时间：2026-09-04

- 基于基准曲线的硬件木马检测技术研究
- The Study of Hardware Trojan Detection Based on Reference Curve
- 微电子学与计算机 2017年34卷第3期页码：82-85
- 作者机构：
  
  1. 江南大学物联网工程学院,江苏,无锡,214122
  2. 中国科技集团第58研究所, 江苏无锡 2014072
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
移动端阅览
王林, 魏敬和, 周昱. 基于基准曲线的硬件木马检测技术研究[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(3): 82-85, 89.

WANG Lin, WEI Jing-he, ZHOU Yu. The Study of Hardware Trojan Detection Based on Reference Curve[J]. 2017, 34(3): 82-85.
王林, 魏敬和, 周昱. 基于基准曲线的硬件木马检测技术研究[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(3): 82-85, 89. DOI：

WANG Lin, WEI Jing-he, ZHOU Yu. The Study of Hardware Trojan Detection Based on Reference Curve[J]. 2017, 34(3): 82-85. DOI：

摘要

目前硬件木马的检测方法主要有逻辑测试和旁道参数分析法

然而在木马面积较小并且存在较大的工艺漂移的情况下

这两种方法的检测覆盖率并不高.对此利用电路自身的动态电流()和最高频率()之间的固有关系构造出一条基准曲线

将实测曲线与基准曲线进行对比来检测硬件木马.前期利用Synopsys工具对理论进行仿真验证

然后设计专用PCB测试板

选取合适的测量设备和FPGA芯片搭建测试系统进行实测.实测结果表明

该测试系统可以有效地降低工艺漂移对检测结果的影响

并且可以较好地提高硬件木马的检测精度.

Abstract

Currently the main detection approaches to the Hardware Trojan are logical test and side-channel analysis

however

these methods suffers from decreased sensitivity toward small Trojans and large process variation. In this paper

we take advantage of the intrinsic relationship between dynamic current and maximum operation frequency of the circuit to formulate a reference curve

then compare the measured curve with the reference curve to detect the Hardware Trojan. At the beginning we use the Synopsys tool to validate the theory

then design specified PCB test board

choose the appropriate measure device and FPGA to set up the test system. The test result shows that this system can reduce the influence of the process variation on the detect result efficiently and improve the detection accuracy.

关键词

Keywords

references

Rad R, Plusquellic J, Tehranipoor M. A sensitivity analysis of power signal methods for detecting hardware Trojans under real process and environmental conditions[J]. IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems, 2010, 18(12): 1735-1744. DOI: 1735

Seethram Narasimhan, Somnath Paul, Kaushilk Roy. Hardware Trojan detection by multiple-parameter side-channel analysis[J]. IEEE Transaction on Computers, 2013, 62(11): 2183-2195. DOI: 2183

Tehranipoor M, Salmani H, Zhang X, et al. Trustworthy hardware: Trojan detection and design-for-trust challenges[J]. Computer, 2011, 44(7): 66-74. DOI: 66

Yier J, Makris Y. Hardware Trojans inwireless cryptographic ICs[J]. IEEE Design % Test of Computers, 2010, 27(1): 26-35. DOI: 26

Baumgarten A, Steffen M, Clausman M, et al. A case study in hardware Trojan design and implementation[J]. International Journal of Information Security, 2011, 10(1): 1-14. DOI: 1

刘长龙, 赵毅强, 史亚峰, 等, 基于侧信道分析的硬件木马建模与优化[J], 华中科技大学学报(自然科学版), 2013, 41(2): 53-57. DOI: 53

刘华峰, 罗宏伟, 王立纬, 硬件木马综述[J]. 微电子学, 2011, 31(5): 709-713. DOI: 709

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

AlN/GaN混合缓冲层双异质结p-GaN HEMT直流特性仿真

一种用于极低压boost系统的高效率电荷泵

一种基于特征上下文理解与切片分析的肺结核检测算法

基于多尺度融合与小目标增强的航拍车辆检测算法

注意力机制与改进密集卷积引导的信息隐藏模型