基于逻辑测试的硬件木马检测方法研究

发布时间：2021-07-21 21:59

　　由于集成电路产业链的全球化,硬件木马成为影响集成电路安全的重要因素,因此对硬件木马的有效检测成为当前的研究热点。本文以检测待测电路中组合型激活、功能型负载的硬件木马为目标,分别研究了基于组合测试和基于稀有节点的硬件木马检测方法,提出了相应的测试向量生成算法。论文主要的工作和研究成果如下:通过分析硬件木马的结构特点、分类方式,确定了本文检测的对象为组合型激活、功能型负载的硬件木马电路。在分析了几种常见硬件木马检测方法的优缺点和适用面后,从基于逻辑测试的方法入手,分别分析了基于组合测试和基于稀有节点检测硬件木马的可行性,确定了以提高硬件木马激活次数和效率为目标,研究测试向量集生成方法的研究方向。通过分析待测电路中硬件木马攻击信号的传递关系,建立了基于组合测试进行硬件木马检测的模型。以此模型为理论依据,以增大硬件木马激活次数为目的,制定了逐条生成测试向量的贪婪策略,提出了基于贪婪算法的测试向量生成算法,设计了有效提高硬件木马激活次数的测试向量生成方案。为了进一步提高硬件木马激活效率,设计了逐参数生成测试向量的最优扩展算法,进而提出了提高激活效率的测试向量生成算法,设计了提高硬件木马激活效率的... 

【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

激活次数对比图

第59页图 5.6 AES 原始电路节点翻转概率经过随机仿真确定的 AES 原始电路各节点翻转概率如图 5.6 所示。通过对原始电路进行随机仿真，统计电路各节点的逻辑 0、逻辑 1 概率，从而计算节点翻转概率。图 5.6 中每个点代表一个节点的翻转概率，总共有 3799 个节点。从图中可以看出，大部分节点的翻转概率接近于 0.25（节点翻转概率的最大值），有少部分节点翻转概率小于阈值 0.2，总共有39 个。表 5.10 给出了一部分稀有节点的代号、翻转概率、稀有值，如节点 r1

Perl图 5.8 稀有节点查找过程 5.8 所示为稀有节点的查找过程，如图中虚线框所示，整个过程可以分成三分是随机测试向量生成部分，使用 C 语言通过 Visual Studio 具体实现；第二真测试部分，通过随机向量的仿真，统计各节点翻转信息，利用 Modelsim 进并记录翻转信息；第三部分是节点信息处理部分，通过对第二步中所统计的进行处理，得到稀有节点及其稀有值集合 R，利用 Perl 语言来处理。1）随机测试向量生成机测试向量大小关系着所得到的待测电路中节点翻转信息的误差，随机测试差越小，反之误差越大。为了节约资源和缩短检测时间，应该在保证误差较尽量减少随机测试向量的使用。在具体的实验中，逐步增加测试向量，直至覆盖率达到指标时，停止增加随机测试向量。由于本文针对的待测电路为 模不大，结构较为简单，所以将覆盖率指标设为 99%。在针对待测电路 AES验时，随机测试向量大小与覆盖率间的关系如图 5.9 所示，从图中可以看出，量达到 16KB 时，覆盖率指标能够达到 99.09%，满足实验要求。


本文编号：3295840