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Abdurrahman Nasr1, Khalil Mohamed2, Ayman Elshenawy1

  • 1Faculty of Engineering, Systems and Computers Engineering Department, Al-Azhar University, Nasr City, Cairo, Egypt.

Scientific reports
|June 6, 2024
PubMed
概括

这项研究引入了一种使用罗神经网络和电源信号检测硬件木马 (HTs) 的新方法. 西安LSTM模型实现了最高的精度,为集成电路安全提供了有前途的方法.

关键词:
深度学习是一种深度学习.电磁辐射是一种电磁辐射.硬件木马是一个硬件木马.西安神经网络的神经网络侧通道分析 侧通道分析

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科学领域:

  • 计算机工程 计算机工程
  • 网络安全 网络安全
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 硬件木马 (HT) 对集成电路 (IC) 构成重大安全风险,使未经授权的访问和数据盗窃成为可能.
  • 有效检测HTs对于保持IC的完整性和安全性至关重要.
  • 现有的检测方法往往需要"黄金模型",这限制了它们的适用性.

研究的目的:

  • 提出一个新的,非破坏性的硬件木马检测 (HTD) 框架,使用罗神经网络 (SNN).
  • 评估与不同神经网络架构 (CNN,GRU,LSTM) 集成的SNN对HTD的性能.
  • 通过分析功率侧通道信号来检测HT,而不是依赖黄金模型.

主要方法:

  • 开发了一个罗神经网络 (SNN) 框架,用于硬件木马检测 (HTD).
  • 集成卷积神经网络 (CNN),门式循环单元 (GRU) 和长期短期记忆 (LSTM) 模型与SNN框架.
  • 使用从Trojan Power & EM侧通道数据集中提取的特征训练模型.

主要成果:

  • 西安LSTM模型实现了最高的检测精度,达到86.78%.
  • 西安GRU模型表现出强的性能,准确度为83.59%.
  • 西安CNN模型的准确率达到73.54%,表明不同架构的有效性不同.

结论:

  • 拟议的罗LSTM框架是非破坏性硬件木马检测 (HTD) 的一个非常有前途的方法.
  • 这种方法有效地检测使用电源侧通道信号的HTs,消除了对黄金模型的需求.
  • 基于SNN的方法在HTD中优于现有的最先进的方法.