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基于PCA和LSTM神经网络的硬件木马检测方法
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2021-03-26
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硬件木马给集成电路芯片的可靠性带来巨大威胁，为此，提出一种基于主成分分析（PCA）和长短时记忆（LSTM）神经网络的硬件木马检测方法。利用PCA提取侧信道信息中的电流特征向量，并利用该特征向量训练LSTM神经网络分类器，使该分类器达到识别硬件木马的目的。实验结果表明，该方法能对木马进行有效识别能检测出木马面积占总电路面积比为0.74%的硬件木马。
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