论文研究-基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测方法.pdf

时间:2022-08-11 15:14:01
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文件名称:论文研究-基于朴素贝叶斯分类器的硬件木马检测方法.pdf
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更新时间:2022-08-11 15:14:01
侧信道分析,硬件木马,朴素贝叶斯分类器,性能比对 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。

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