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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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4-5页
abstract第5-6页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-26页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 研究现状第15-23页
        1.2.1 安全性设计方法第16-17页
        1.2.2 基于旁道参数分析的硬件木马检测方法第17-19页
        1.2.3 基于逻辑测试的硬件木马检测方法第19-20页
        1.2.4 免参考芯片的硬件木马检测方法第20-21页
        1.2.5 基于机器学习的硬件木马检测方法第21-23页
    1.3 本文的主要研究工作与贡献第23-24页
    1.4 本文结构安排第24-26页
第二章 基于协同训练的免参考芯片硬件木马检测方法第26-51页
    2.1 引言第26页
    2.2 前期工作:基于二元分类的硬件木马检测方法第26-28页
        2.2.1 动机及问题建模第26-27页
        2.2.2 基于二元分类的硬件木马检测方法的总体流程第27-28页
    2.3 基于协同训练的免参考芯片硬件木马检测方法第28-35页
        2.3.1 动机及贡献第28-29页
        2.3.2 基于协同训练的免参考芯片硬件木马检测方法的总体流程第29-32页
        2.3.3 如何选择芯片进行标记第32-33页
        2.3.4 预测假设结合方法第33页
        2.3.5 算法收敛性第33-34页
        2.3.6 协同训练适用于硬件木马检测的理论基础第34-35页
    2.4 预处理方法:偏最小二乘法第35-38页
    2.5 EDA实验评估第38-44页
        2.5.1 EDA实验设置第38-39页
        2.5.2 ISCAS89 基准电路上的EDA仿真实验评估结果第39-44页
    2.6 FPGA实验评估第44-50页
        2.6.1 FPGA实验设置第44-45页
        2.6.2 Trust-HUB基准电路上的FPGA评估结果第45-50页
    2.7 本章小结第50-51页
第三章 基于聚类分析的免参考模型硬件木马检测方法第51-61页
    3.1 引言第51页
    3.2 预备知识:聚类方法第51-53页
        3.2.1 层次聚类方法第51-52页
        3.2.2 密度聚类方法第52-53页
    3.3 基于聚类分析的免参考模型硬件木马检测方法第53-56页
        3.3.1 问题分析及建模第53页
        3.3.2 划分检测模型第53-54页
        3.3.3 异常检测模型第54-55页
        3.3.4 理论分析:聚簇标记指数及参数选择第55-56页
    3.4 实验评估第56-59页
        3.4.1 实验设置第56-57页
        3.4.2 仿真实验评估结果第57-59页
        3.4.3 硬件实现评估结果第59页
    3.5 本章小结第59-61页
第四章 抗不可信测试方的新型聚类集成硬件木马检测方法第61-87页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 预备知识:聚类集成方法第62-63页
    4.3 问题分析及建模第63-67页
        4.3.1 问题建模第63-64页
        4.3.2 不可信测试方的攻击模型及分析第64-67页
    4.4 抗不可信测试方的新型聚类集成硬件木马检测方法第67-72页
        4.4.1 总体流程第67-69页
        4.4.2 CE-HTDM的预处理:基于无监督相关性的特征选择方法第69-71页
        4.4.3 聚类分簇生成阶段第71页
        4.4.4 聚类分簇组合阶段第71-72页
    4.5 理论分析第72-77页
        4.5.1 必要测试方的数量第72-73页
        4.5.2 CE-HTDM方法的时间和计算开销第73-74页
        4.5.3 基础聚类算法选择方法第74-76页
        4.5.4 聚类集成方法与多数投票方法的对比第76-77页
    4.6 实验评估第77-85页
        4.6.1 实验设置第77-78页
        4.6.2 在ISCAS89 基准电路上的EDA实验评估结果第78-81页
        4.6.3 在Trust-HUB基准电路上的FPGA实验评估结果第81-83页
        4.6.4 CE-HTDM方法的时间开销第83-85页
    4.7 本章小结第85-87页
第五章 总结与展望第87-90页
    5.1 工作总结第87-88页
    5.2 后续展望第88-90页
参考文献第90-99页
致谢第99-100页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第100-101页

 
 
论文编号BS4326042,这篇论文共101
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