王柏人
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：北京电子科技学院电子信息工程系更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于K-means聚类分析的硬件木马检测方法被引量：1
- 2016年
- 为检测芯片中存在的硬件木马,利用侧信道分析技术,采集功耗信息,并利用K-means算法对待测芯片进行聚类分析。利用K-means算法实现木马检测时,准确率与功耗数据中存在的噪声以及木马面积的大小有关,实验中植入了占芯片原始模块2.39%和1.49%的两种木马,均能够很好的检测出其中电路中的木马,验证了方法的有效性。
- 王柏人曲鸣
- 关键词：K-MEANS算法
- 基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测方法被引量：7
- 2017年
- 在侧信道分析的基础上,针对芯片中存在的硬件木马,提出一种基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测。该方法能够利用训练样本集构建分类器,分类器形成后便可将采集到的待测芯片功耗信息准确分类,从而实现硬件木马检测。实验结果表明,对于占电路资源1.49%和2.39%的两种木马,贝叶斯分类器的误判率仅为2.17%,验证了该方法的有效性和适用性。此外,在与欧氏距离判别法比较时,基于朴素贝叶斯分类器的方法表现出了更高的判别准确率,同时也具有从混杂芯片中识别出木马芯片与标准芯片的能力,这又是马氏距离判别法所不具备的。
- 王建新王柏人曲鸣张磊
- 关键词：朴素贝叶斯分类器
- 基于改进欧式距离的硬件木马检测被引量：7
- 2017年
- 传统欧式距离判别方法用于硬件木马检测时,存在判别准确率较低的问题。为此,分析芯片运行时的侧信道功耗信息,根据木马模块触发产生额外功耗的特征,提出一种指数变换改进方案。加入可调参数,以增大硬件木马的可识别度。实验结果表明,与传统欧氏距离判别法相比,参数可调的欧氏距离改进方案可使判别性能提升29%,且木马检测准确率高达98%。
- 王建新王柏人曲鸣张磊
- 关键词：可调参数
