[发明专利]一种基于门级结构特征的静态硬件木马检测方法在审
| 申请号： | 201910343785.5 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110096879A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 李东方;胡亚云;王纪;沈海华 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F21/76;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 张然 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于静态特征的硬件木马检测方法，包括步骤S1.将芯片设计网表进行有向图映射以及对有向图单元进行序列切割；步骤S2.基于门级结构特征提取得到最优硬件木马特征集；步骤S3.基于上述最优硬件木马特征集，使用机器学习方法对待检测芯片进行硬件木马检测。本发明的一种基于静态特征的硬件木马检测方法，无需待检测芯片的“黄金芯片”网表作为参照，极大降低了木马检测的难度；对于现有硬件木马具有普遍的可检测性，检测精度高；检测核心算法可扩展性好，可应用于大规模工业级实际芯片的硬件木马检测。 | ||
| 搜索关键词： | 木马检测 木马 检测芯片 静态特征 特征集 有向图 网表 芯片 核心算法 可检测性 可扩展性 使用机器 芯片设计 序列切割 工业级 检测 映射 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于静态特征的硬件木马检测方法，其特征在于，包括：将芯片设计网表进行有向图映射，并对有向图单元进行序列切割；基于门级结构的硬件木马特征提取得到最优硬件木马特征集，包括：基于门级结构的硬件木马基本特征提取，包括：采集当前所有硬件木马，逐个进行逻辑实现并综合成木马网表，构建硬件木马库；从硬件木马库中随机选择M个木马门级网表作为基准用于训练，提取并获得六类基于木马门级网表结构的基本特征，包括：逻辑门的扇入、多路复用器、触发器、环路结构、连接固定值的结构以及输入输出的级数；对硬件木马电路特征进行降维，选出最优硬件木马特征集；对硬件木马基本特征提取得到的多维硬件木马特征进行重要性度量；得到用于检测的最优硬件木马特征集；基于最优硬件木马特征集以及有向图单元进行序列切割结果，对待检测芯片进行硬件木马检测。
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