基于多维特征的门级硬件木马检测技术

来源：计算机工程与应用杂志2023年第18期北京时间：

作者：李林源, 徐金甫, 严迎建, 赵聪慧, 刘燕江

单位：信息工程大学 信息安全重点实验室，郑州 450000

摘要：硬件木马已成为集成电路的主要安全威胁之一，然而现有的安全性分析方法从单一角度描述硬件木马特征，硬件木马的覆盖率低，难以应用到实际的检测中。分析了硬件木马的重要属性和典型结构，提出了13维硬件木马特征向量，可以覆盖目前所有已知类型的硬件木马；利用SMOTETomek算法对特征集进行扩展，消除训练数据集的不平衡性；使用随机森林算法评估13维特征的重要性，依据特征重要性排序和模型评分，优化木马特征集合；基于最优特征向量训练分类器，识别门级网表中的木马信号。基于Trust_Hub硬件木马库中的21个基准电路展开实验验证，木马检出率高达99.22%，误判率仅为0.01%。与现有文献相比，检测效果有了大幅提升。

关键词：硬件木马检测,门级网表,信号特征,结构特征,随机森林