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基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法
1
作者
魏延海
李雄伟
+2 位作者
张阳
胡晓阳
张坤鹏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3054-3057,共4页
针对硬件木马(HT)种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题,提出了一种基于IFCM加权的SVDD(IFCMW-SVDD)硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述(SVDD)在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足,需要根据相...
针对硬件木马(HT)种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题,提出了一种基于IFCM加权的SVDD(IFCMW-SVDD)硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述(SVDD)在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足,需要根据相应问题对样本有主次之分进行训练。通过一种改进的模糊C均值方法(IFCM)计算金片旁路信号的隶属度,将其作为样本特征的权重(W)系数,使得针对硬件木马检测问题构建SVDD模型的支持向量能够描述金片信号的同时尽可能减小描述范围。实验表明,所提方法实现单分类硬件木马检测的同时较传统SVDD算法在检测精度和稳定性上都有所提高。
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关键词
硬件木马
旁路信号
改进模糊C-均值算法
支持向量数据描述
隶属度
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职称材料
题名
基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法
1
作者
魏延海
李雄伟
张阳
胡晓阳
张坤鹏
机构
陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心
中国人民解放军
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3054-3057,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目
国家青年科学基金资助项目
河北省自然科学基金资助项目
文摘
针对硬件木马(HT)种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题,提出了一种基于IFCM加权的SVDD(IFCMW-SVDD)硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述(SVDD)在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足,需要根据相应问题对样本有主次之分进行训练。通过一种改进的模糊C均值方法(IFCM)计算金片旁路信号的隶属度,将其作为样本特征的权重(W)系数,使得针对硬件木马检测问题构建SVDD模型的支持向量能够描述金片信号的同时尽可能减小描述范围。实验表明,所提方法实现单分类硬件木马检测的同时较传统SVDD算法在检测精度和稳定性上都有所提高。
关键词
硬件木马
旁路信号
改进模糊C-均值算法
支持向量数据描述
隶属度
Keywords
hardware Trojan
side-channel signals
improved
fuzzy
c-means
method
(
ifcm
)
support vector data description(SVDD)
membership degree
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IFCM加权的SVDD硬件木马检测方法
魏延海
李雄伟
张阳
胡晓阳
张坤鹏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
0
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