[发明专利]基于多物理场效应的板卡脆弱性分析方法

说明书

本发明公开了一种基于多物理场效应的板卡脆弱性分析方法，其包括对训练集中所有板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵进行二维主成分分析，并进行归一化和乱序处理；将乱序处理后电磁场分布矩阵和温度热图矩阵分别输入有监督神经网络a和b中训练，得到神经网络a和b；对待测试样本集中测试板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵进行二维主成分分析，并进行归一化处理；将所有测试板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵分别输入神经网络a和b进行识别；将神经网络a和b的识别结果中有篡改的测试板卡分别存储至集合C和F中，无篡改分别存储至集合E和G中；将C∪(E∩F)中的测试板卡判断为有篡改板卡，将E∩G中的测试板卡判断为无篡改板卡。

技术领域

本发明涉及板卡的检测技术，具体涉及一种基于多物理场效应的板卡脆弱性分析方法。

背景技术

传统观念普遍认为硬件是绝对安全可靠的，这导致了人们对硬件脆弱性的认识和重视相对不足。在实际生活中，由于集成电路的设计制造技术越来越复杂，使得芯片在设计及生产过程中充满潜在的威胁，即有可能被加入硬件木马。硬件木马有可能造成改变系统功能，泄漏重要信息，毁坏系统或造成拒绝服务等危害。与集成电路相同的是，板卡制造的各个阶段中，都有可能受到物理篡改等硬件木马的攻击，引起故障以及重要信息的泄露等等。

相对于芯片的多种多样的硬件木马的检测方法，板卡的硬件木马的研究还没有相关的检测技术，除此之外，由于板卡的脆弱性，对板卡进行物理篡改非常容易，但是检测起来非常困难。

现有技术中提出了基于板卡表面的过孔等特征进行设备认证的一些防御安全方法及现有技术中的板卡的主动防御的安全保护方法，前者无法实现对板卡的硬件木马进行有效的检测，后者仅能部分恶意篡改及时进行安全防护。

在实际的木马的检测过程中，除了检测正确的情况外，检测错误的木马类型分为虚警类型和漏警类型，其中虚警指的是将无木马检测为有木马，而漏警指的是将有木马检测为无木马，由此可见，漏警类型对实际的生产生活的影响更大一些，如果把有木马的板卡当作没有木马的板卡投入市场中，会引起巨大的损失，因此对于检测木马的漏警概率的研究非常重要。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于多物理场效应的板卡脆弱性分析方法通过电磁场对应的神经网络a与温度场对应的神经网络b相结合能够降低板卡上多种篡改类型检测的漏警概率。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种基于多物理场效应的板卡脆弱性分析方法，其包括：

获取多个有篡改和无篡改的板卡作为训练样本构成训练集；

采集训练集中所有板卡的温度值和电磁场值，分别得到所有板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵；

对训练集中所有板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵进行二维主成分分析，并依次进行归一化处理和乱序处理；

将训练集中所有乱序处理后的电磁场分布矩阵和温度热图矩阵分别输入有监督神经网络a和有监督神经网络b中进行训练，分别得到训练完成的神经网络a和神经网络b；

采集待测试样本集中所有测试板卡的温度值和电磁场值，分别得到测试板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵；

对待测试样本集中所有测试板卡的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵进行二维主成分分析，并进行归一化处理；

将所有测试板卡归一化处理后的温度热图矩阵和电磁场分布矩阵分别输入神经网络a和神经网络b对各测试板卡进行识别，得到测试板卡的识别结果；

将神经网络a和神经网络b输出的识别结果中有篡改的测试板卡分别存储至集合C和集合F中，无篡改的测试样本分别存储至集合E和集合G中；