基于木马特征风险敏感的硬件木马检测方法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 硬件木马检测 风险敏感 PSO
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文檔介紹：针对现有硬件木马检测方法中存在的木马检出率偏低问题，提出一种基于木马特征风险敏感的门级硬件木马检测方法。通过分析木马电路的结构特征和信号特征，构建11维硬件木马特征向量；提出了基于Borderline-SMOTE的硬件木马特征扩展算法，有效扩充了训练数据集中的木马样本信息；基于PSO智能寻优算法优化SVM模型参数，建立了木马特征风险敏感分类模型。该方法基于Trust-Hub木马库中的17个基准电路展开实验验证，其中16个基准电路的平均真阳率（TPR）达到100%，平均真阴率（TNR）高达99.04%，与现有的其他检测方法相比，大幅提升了硬件木马检出率。
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