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基于机器学习的硬件木马检测方法研究
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基于机器学习的硬件木马检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
缩略词表第15-16页
第一章 绪论第16-22页
　　　　1.1 研究背景及意义第16-17页
　　　　1.2 硬件木马的国内外研究历史与现状第17-19页
　　　　1.3 本文的主要研究内容第19-20页
　　　　1.4 本论文的结构安排第20-22页
第二章 硬件木马概述第22-32页
　　　　2.1 硬件木马的结构第22-23页
　　　　　　　　2.1.1 触发结构第23页
　　　　　　　　2.1.2 负载电路第23页
　　　　2.2 硬件木马的分类第23-26页
　　　　　　　　2.2.1 植入阶段第24-25页
　　　　　　　　2.2.2 抽象层次第25页
　　　　　　　　2.2.3 激活原理第25页
　　　　　　　　2.2.4 负载功能第25-26页
　　　　　　　　2.2.5 植入位置第26页
　　　　2.3 硬件木马的检测方法第26-31页
　　　　　　　　2.3.1 失效性分析的检测技术第27-28页
　　　　　　　　2.3.2 逻辑功能测试的检测技术第28-29页
　　　　　　　　2.3.3 边信道分析的检测技术第29-30页
　　　　　　　　2.3.4 内建电路的检测技术第30-31页
　　　　2.4 本章小结第31-32页
第三章 掺杂极性改动型硬件木马研究第32-57页
　　　　3.1 MOS晶体管简介第32-37页
　　　　　　　　3.1.1 半导体材料及其导电原理第32-34页
　　　　　　　　3.1.2 PN结简介第34-36页
　　　　　　　　3.1.3 MOS晶体管的结构及其等效模型第36-37页
　　　　3.2 掺杂极性改动型硬件木马模型研究第37-44页
　　　　　　　　3.2.1 掺杂极性改动型硬件木马原理介绍第38-40页
　　　　　　　　3.2.2 掺杂极性改动型硬件木马建模仿真第40-44页
　　　　3.3 掺杂极性改动型硬件木马单元设计第44-50页
　　　　　　　　3.3.1 版图设计规则第44-46页
　　　　　　　　3.3.2 木马单元库设计第46-50页
　　　　3.4 木马模型在载体电路上的实现及版图图像提取第50-56页
　　　　　　　　3.4.1 木马模型在AES载体电路上的实现第50-53页
　　　　　　　　3.4.2 版图图像提取第53-56页
　　　　3.5 本章小结第56-57页
第四章 基于支持向量机及卷积神经网络的硬件木马检测第57-84页
　　　　4.1 基于机器学习的图像识别理论概述第57-58页
　　　　4.2 基于支持向量机的硬件木马检测方法第58-71页
　　　　　　　　4.2.1 支持向量机第58-62页
　　　　　　　　4.2.2 提取LBP特征第62-65页
　　　　　　　　4.2.3 提取SIFT特征第65-67页
　　　　　　　　4.2.4 提取HOG特征第67-70页
　　　　　　　　4.2.5 SVM分类第70-71页
　　　　4.3 基于卷积神经网络的硬件木马检测方法第71-78页
　　　　　　　　4.3.1 神经网络原理介绍第71-73页
　　　　　　　　4.3.2 卷积神经网络结构概述第73-75页
　　　　　　　　4.3.3 模型设计第75-78页
　　　　4.4 各种检测方法性能比较第78-83页
　　　　　　　　4.4.1 基于支持向量机硬件木马检测结果分析第78-79页
　　　　　　　　4.4.2 基于卷积神经网络硬件木马检测结果分析第79-83页
　　　　4.5 本章小结第83-84页
第五章 基于Faster R-CNN的门级网表硬件木马定位检测第84-100页
　　　　5.1 载体电路及硬件木马设计策略第84-88页
　　　　5.2 门级硬件木马设计及图像提取第88-95页
　　　　　　　　5.2.1 硬件木马设计第88-93页
　　　　　　　　5.2.2 门级网表图像提取第93-95页
　　　　5.3 基于Faster R-CNN的门级网表硬件木马定位检测方法第95-99页
　　　　　　　　5.3.1 Faster R-CNN网络结构及定位原理第95-97页
　　　　　　　　5.3.2 Faster R-CNN门级网表硬件木马图像定位检测实验结果第97-99页
　　　　5.4 本章小结第99-100页
第六章 总结与展望第100-102页
　　　　6.1 全文总结第100-101页
　　　　6.2 后续工作展望第101-102页
致谢第102-103页
参考文献第103-107页
攻硕期间取得的研究成果第107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。
 
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