[发明专利]基于基因算法的集成电路抗故障攻击能力评估方法

说明书

本发明公开了基于基因算法的集成电路抗故障攻击能力评估方法，具体步骤如下：(1)对故障列表里的故障f，随机生成预设种群大小数目的输入向量，形成基因算法的初始化种群；(2)对于种群中的每个个体计算个体适应度；(3)从种群中选出适应度为1的个体，执行遗传算子，得到新的种群；(4)判断是否满足终止条件，若不满足，重复执行步骤(2)‑(4)；(5)根据当前种群中满足条件的个体数目，计算故障f的攻击成功率；(6)针对故障列表中的所有故障，执行步骤(2)‑(6)得到集成电路对每一个故障的防护能力，故障的攻击成功率越高，电路对该故障的防护能力越弱。该方法能够使用较少的输入数据，得到比较准确的评估结果。

技术领域

本发明关于硬件安全领域，主要涉及集成电路的抗故障攻击能力评估，尤其是基于基因算法的集成电路抗故障攻击能力评估方法。

背景技术

故障注入是一种严重威胁密码芯片安全性的攻击手段。其基本原理是通过注入故障到芯片的安全薄弱部分，引起芯片的功能异常，在在芯片处于非正常工作状态下测试其功能和参数,与常规工作状态进行分析比较,从而获得芯片内部的重要信息。为了抵御故障注入攻击的威胁，许多抗故障注入攻击的防护方法被提出。

对集成电路抗故障攻击能力的评估，现有方法的基本思路是，对于故障f，随机生成输入向量，收集其输出数据。在不同的输入向量下，故障f可能会造成电路的输出错误，也可能在传播过程中被掩盖而对结果没有影响。对输出结果有影响表明在该输入下集成电路不能抵御故障f的攻击。采用对输出结果造成影响的输入向量所占比例来对集成电路抗故障估计能力进行评估，将故障f下，能够对输出造成影响的输入向量集记为I(f),所有的输入向量的集合记为K(f)。定义故障f的攻击成功率(ASR)为：

对于所有的故障，计算在每个故障的攻击成功率。该方法能够对集成电路抗故障攻击的能力做出一个整体的评估，故障f的攻击成功率越高，集成电路抗故障攻击的能力越弱，但是由于输入向量是随机生成的，需要非常大量的输入数据才能得到相对准确的I(f)，效率比较低。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于基因算法的集成电路抗故障攻击能力评估方法，该方法能够使用较少的输入数据，得到比较准确的评估结果。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

基于基因算法的集成电路抗故障攻击能力评估方法，对于每一个可能的故障，使用基因算法，寻找能够对输出造成影响的输入数据集合，计算故障的攻击成功率。本方法将待评估电路的输入向量作为基因算法的个体，随机生成N个个体构成初始化种群(N为预先设定的种群大小)，对种群中的个体进行选择、交叉和变异运算，具体步骤如下：

(1)对故障列表里的故障f，随机生成预设种群大小数目的输入向量，形成基因算法的初始化种群；

(2)对于种群中的每一个个体，由适应度函数，计算个体适应度；所述适应度函数即为输入向量在故障f下能否对输出结果产生影响；

(3)从种群中选出适应度为1的个体，执行遗传算子，得到新的种群；

(4)判断是否满足终止条件，若不满足，重复执行步骤(2)-(4)；

(5)根据当前种群中满足条件的个体数目，计算故障f的攻击成功率；

(6)针对故障列表中的所有故障，执行步骤(2)-(6)得到对于所有故障的攻击成功率，从而得到集成电路对每一个故障的防护能力，故障的攻击成功率越高，电路对该故障的防护能力越弱。