基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。