用于检测硬件木马延时的线性判别分析算法

来源：电子与信息学报杂志2023年第1期北京时间：

作者：宋钛, 黄正峰, 徐辉

单位：1.安徽大学集成电路学院 合肥 2306012.合肥工业大学微电子学院 合肥 2300093.安徽理工大学计算机科学与工程学院 淮南 232001

摘要：针对芯片生产链长、安全性差、可靠性低，导致硬件木马防不胜防的问题，该文提出一种针对旁路信号分析的木马检测方法。首先采集不同电压下电路的延时信号，通过线性判别分析(LDA)分类算法找出延时差异，若延时与干净电路相同，则判定为干净电路，否则判定有木马。然后联合多项式回归算法对木马延时特征进行拟合，基于回归函数建立木马特征库，最终实现硬件木马的准确识别。实验结果表明，提出的LDA联合线性回归(LR)算法可以根据延时特征识别木马电路，其木马检测率优于其他木马检测方法。更有利的是，随着电路规模的增大意味着数据量的增加，这更便于进行数据分析与特征提取，降低了木马检测难度。通过该方法的研究，对未来工艺极限下识别木马电路、提高芯片安全性与可靠性具有重要的指导作用。

关键词：硬件木马, 关键路径, 关键结点, 机器学习, 线性判别分析

基金资助：国家自然科学基金(61874156, 62174001)，安徽省基金(202104b11020032, 2208085J02)