基于木馬特征風(fēng)險(xiǎn)敏感的硬件木馬檢測(cè)方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4018 K
標(biāo)簽： 硬件木馬檢測(cè) 風(fēng)險(xiǎn)敏感 PSO
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文檔介紹：針對(duì)現(xiàn)有硬件木馬檢測(cè)方法中存在的木馬檢出率偏低問(wèn)題，提出一種基于木馬特征風(fēng)險(xiǎn)敏感的門級(jí)硬件木馬檢測(cè)方法。通過(guò)分析木馬電路的結(jié)構(gòu)特征和信號(hào)特征，構(gòu)建11維硬件木馬特征向量；提出了基于Borderline-SMOTE的硬件木馬特征擴(kuò)展算法，有效擴(kuò)充了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的木馬樣本信息；基于PSO智能尋優(yōu)算法優(yōu)化SVM模型參數(shù)，建立了木馬特征風(fēng)險(xiǎn)敏感分類模型。該方法基于Trust-Hub木馬庫(kù)中的17個(gè)基準(zhǔn)電路展開(kāi)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，其中16個(gè)基準(zhǔn)電路的平均真陽(yáng)率（TPR）達(dá)到100%，平均真陰率（TNR）高達(dá)99.04%，與現(xiàn)有的其他檢測(cè)方法相比，大幅提升了硬件木馬檢出率。
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