多维度特征下的硬件木马检测:挑战与进展
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本文主要探讨了基于多维结构特征的硬件木马检测技术在当今信息时代中的重要性和挑战。赛博空间安全问题的频发,使得集成电路的安全性和信任度成为关键关注点,尤其是第三方知识产权(IP)核的应用,如软核、固核和硬核,虽然能加快产品开发,但也带来了安全风险。由于IP核可能来源于不可信来源,其中隐藏的硬件木马(恶意电路)威胁着芯片的隐私保护和功能完整性。 当前,针对硬件木马的检测方法主要包括形式化验证和木马特征识别。形式化验证虽然能评估IP核的属性违例,但随着电路规模的增大,验证复杂度急剧上升,且难以覆盖所有木马类型。相比之下,基于特征识别的方法更具优势,因为它可以从共性特征入手,如Oya等人提出的9种特征,虽然这些特征的性质和触发机制未详述,但试图通过特征分值判断木马存在。 Yao等人尝试通过数据流图构建4种特征,形成FASTrust工具,但该方法忽略了组合逻辑,可能导致误识别。Hasegawa等人提出的LGFi、FFi、FFo、PI和PO等特征结合支持向量机算法,虽有进步,但训练集样本不足和不平衡的问题依然存在,误识别率较高。Chen等人通过计算AONN门的分数来检测木马,这种方法对单触发型木马有效,但对于更复杂的木马可能效果有限。 文章指出,为了提高硬件木马检测的准确性和鲁棒性,未来的研究应深入理解木马的触发机制,发展更全面、精细的特征集,同时改进特征提取和分析技术,例如利用深度学习或机器学习的高级模型,结合多维度的结构信息,如时序行为、逻辑路径等,以降低误报和漏报。此外,建立统一的安全可信分析标准和行业规范,确保IP核的安全审查,也是保障集成电路安全的关键环节。 基于多维结构特征的硬件木马检测技术是一项亟待深化和完善的领域,需要跨学科的合作和不断的技术创新,以应对日益严峻的信息安全挑战。
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