基于级联结构特征的硬件木马检测方法

作     者：陈嘉伟 刘鸿瑾 张绍林 李宾 李康 温聪 周游 潘伟涛 史江义 CHEN Jiawei;LIU Hongjin;ZHANG Shaolin;LI Bin;LI Kang;WEN Cong;ZHOU You;PAN Weitao;SHI Jiangyi

作者机构：西安电子科技大学微电子学院西安710071 北京轩宇空间科技有限公司北京100190 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071 

出 版 物：《微电子学》 (Microelectronics)

年 卷 期：2023年第53卷第1期

页      面：164-169页

学科分类：080903[工学-微电子学与固体电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

基　　金：西安电子科技大学校企合作项目(HX07202012009) 

主　　题：硬件木马 长短期记忆 硬件木马检测 门级网表 

摘      要：针对基于静态结构特征的机器学习方法对门级硬件木马检测结果检测率不高的问题,提出了一种基于级联结构特征的硬件木马检测方法。利用共现矩阵进行特征构建,并使用多对多结构的堆叠式长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行木马特征的训练与识别。实验结果表明,该方法在Trusthub的15个基准网表中获得了93.1%的平均真阳性率(TPR)、99.0%的平均真阴性率(TNR)和79.3%的F1-score。实验结果优于现有方法。