[发明专利]一种PCA与朴素贝叶斯分类融合的硬件木马检测方法在审
| 申请号： | 202010423062.9 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113688436A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 赵毅强;马浩诚;刘燕江;张怡哲;叶茂 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F21/76 | 分类号： | G06F21/76 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 张义 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种PCA与朴素贝叶斯分类融合的硬件木马检测方法，该方法首先利用PCA进行数据降维，该过程在保持侧信道数据主要成分的同时，滤除各维度间的冗余信息；其次利用朴素贝叶斯分类方法，可以在少量训练样本下提取硬件木马的侧信道特征，具有优秀的分类效率，进一步提高了硬件木马检测精度。该方法可以辅助用于基于侧信道分析的硬件木马检测领域，进一步提高硬件木马的识别水平，具有一定的实际意义和参考价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 pca 朴素 贝叶斯 分类 融合 硬件 木马 检测 方法 | ||
【主权项】：
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