基于朴素贝叶斯的硬件木马检测技术

“基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测方法.pdf” 本文是一篇关于硬件木马检测技术的研究论文，作者通过结合侧信道分析和朴素贝叶斯分类器，提出了一种新颖的硬件木马检测方法。硬件木马是嵌入在集成电路中的恶意逻辑，可能对芯片的安全性和功能造成严重威胁。侧信道分析是检测这些隐蔽威胁的一种手段，它利用芯片在执行过程中产生的非功能特性，如功耗、电磁辐射等，来揭示潜在的异常行为。 在描述中，作者指出该方法首先利用训练样本集构建朴素贝叶斯分类器。这个分类器能够根据已知的正常芯片和含有木马的芯片的功耗模式进行学习。一旦分类器建立完成，它可以对新的未知芯片的功耗数据进行分类，从而判断是否存在硬件木马。实验结果显示，对于占据电路资源1.49%和2.39%的两类硬件木马，该贝叶斯分类器的误判率仅为2.17%，这显示出该方法在检测硬件木马方面的高精度和实用性。 同时，文章对比了朴素贝叶斯分类器与其他方法，如欧氏距离判别法。结果显示，朴素贝叶斯分类器在区分木马芯片和标准芯片方面具有更高的准确性，并且能够有效地从大量芯片中识别出含有木马的芯片，这是欧氏距离判别法无法比拟的。这一优势使得朴素贝叶斯分类器在实际应用中更具潜力。 此外，文章提及了参与研究的作者，他们来自北京电子科技学院电子信息工程系，专注于信息安全、芯片安全和通信安全等领域。他们的工作得到了中央高校基本科研业务费专项资金的资助，进一步证明了该研究的学术价值和实际意义。 这篇论文的核心内容是利用朴素贝叶斯分类器进行硬件木马检测，其方法基于侧信道分析，具有误判率低、识别准确率高的特点，并在与传统方法的比较中展现出优越性能。这种方法对于提升芯片安全性和防止硬件木马的威胁具有重要的理论和实践意义。