一种基于波形叠加的硬件木马检测方法
专利汇可以提供一种基于波形叠加的硬件木马检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于 波形 叠加 的 硬件 木 马 检测方法，其步骤为：S1：获取干净芯片作为参考；S2：从另一批次中 抽取 若干个芯片作为待测芯片；S3：获取干净芯片和待测芯片的功耗数据；S4：用待测芯片的功耗数据分别与干净芯片的功耗数据作差；S5：将经过步骤S4作差后得到的功耗数据的波形进行叠加处理；S6：根据步骤S5得到的处理结果进行判断；如果叠加后，某个周期的功耗特征得到了有效显化，超过设定的 阈值 ，则说明待测芯片中可能存在硬件木马 电路 ；反之，则证明待测芯片是正常的。本 发明 具有原理简单、操作简便、检测效率高、检测成本低等优点。，下面是一种基于波形叠加的硬件木马检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，步骤为：
S1：获取干净芯片作为参考；
S2：从另一批次中抽取若干个芯片作为待测芯片；
S3：获取干净芯片和待测芯片的功耗数据；
S4：用待测芯片的功耗数据分别与干净芯片的功耗数据作差；
S5：将经过步骤S4作差后得到的功耗数据的波形进行叠加处理；
S6：根据步骤S5得到的处理结果进行判断；
如果叠加后，某个周期的功耗特征得到了有效显化，超过设定的阈值，则说明待测芯片中存在硬件木马电路；
如果叠加后，功耗特征显化不明显，则增大叠加组数，再次进行判断；如果在增大叠加组数后，某个周期的功耗特征得到了显化，超过设定的阈值，则说明待测芯片中存在硬件木马电路；反之，则证明待测芯片是正常的。
2.根据权利要求1所述的基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过反向解剖的方法获取干净的、不含硬件木马电路的干净芯片作为参考。
3.根据权利要求2所述的基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤为：
S1.1：采取暴力手段对芯片进行解剖、染色，使芯片的硅片完全暴露出来；
S1.2：利用去层、染色技术还原芯片各层的物理图像，采用电子显微镜或者光学显微镜对还原后的物理图像逐层拍照，得到芯片的图像；
S1.3：通过对拍照得到的芯片图像进行拼接得到芯片各层的完整图像；
S1.4：采用逆向分析工具对各层图像进行整合得到完整的芯片版图图像；
S1.5：依据坐标对整合得到的芯片图像与原始GDSII版图进行校正；
S1.6：比对校正后的芯片图像与原始版图数据的一致性；如果完全一致，则可说明芯片是正常的；如果不一致，则要分析不一致是由于外因引起的 ，还是由电路里存在的可疑结构引起的。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，所述步骤S2是在另一批次的芯片中随机抽取n个芯片作为待测芯片，n为大于或等于1的自然数。
5.根据权利要求1或2或3所述的基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，所述步骤S6中叠加组数也设定为一个阈值。
6.根据权利要求5所述的基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，所述叠加组数的阈值为不大于20组。
7.根据权利要求1或2或3所述的基于波形叠加的硬件木马检测方法，其特征在于，所述步骤S6中功耗特征得到显化的阈值为：显化到10mA以上达到可识别的量级。
一种基于波形叠加的硬件木马检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
S1：获取干净芯片作为参考；
S2：从另一批次中抽取若干个芯片作为待测芯片；
S3：获取干净芯片和待测芯片的功耗数据；
S4：用待测芯片的功耗数据分别与干净芯片的功耗数据作差；
S5：将经过步骤S4作差后得到的功耗数据的波形进行叠加处理；
S6：根据步骤S5得到的处理结果进行判断；
如果叠加后，某个周期的功耗特征得到了有效显化，超过设定的阈值，则说明待测芯片中存在硬件木马电路；
如果叠加后，功耗特征显化不明显，则增大叠加组数，再次进行判断；如果在增大叠加组数后，某个周期的功耗特征得到了显化，超过设定的阈值，则说明待测芯片中存在硬件木马电路；反之，则证明待测芯片是正常的。
S1.2：利用去层、染色技术还原芯片各层的物理图像，采用电子显微镜或者光学显微镜对还原后的物理图像逐层拍照，得到芯片的图像；
S1.3：通过对拍照得到的芯片图像进行拼接得到芯片各层的完整图像；
S1.4：采用逆向分析工具对各层图像进行整合得到完整的芯片版图图像；
S1.5：依据坐标对整合得到的芯片图像与原始GDSII版图进行校正；
S1.6：比对校正后的芯片图像与原始版图数据的一致性；如果完全一致，则可说明芯片是正常的；如果不一致，则要分析不一致是由于外因引起的 ，还是由电路里存在的可疑结构引起的。
附图说明
具体实施方式
即，可以通过反向解剖的方法获取干净的、不含硬件木马电路的干净芯片（Golden芯片）作为参考；
S2：从另一批次中抽取若干个芯片作为待测芯片；
由于同一批次的芯片安全情况相同，即全部含有硬件木马电路或者全部为正常芯片，而不同批次的芯片之间存在工艺偏差，为避免工艺偏差影响最终芯片安全与否的判断，在另一批次的芯片中随机抽取n个芯片作为待测芯片；
S3：获取干净芯片（Golden芯片）和待测芯片的功耗数据；即，可以模拟并收集Golden芯片和待测芯片的功耗信息。
S5：将经过步骤S4作差后得到的功耗数据的波形进行叠加处理；
即：将作差之后的功耗数据进行叠加，硬件木马电路只在特定的时刻才能被触发，如果芯片中存在硬件木马电路，在经过多次叠加之后，能够消除随机噪声的影响，而且芯片某个时刻的功耗特征将会得到显著显化；具体应用时，可以利用Matlab工具得到作差后的功耗数据的波形，并将这些功耗波形进行叠加处理。
如果叠加后，功耗特征显化不明显，则增大叠加组数，叠加组数也设定一个阈值（最多增大至20组），再次进行判断；如果在增大叠加组数后，某个周期的功耗特征得到了显化，如超过设定的阈值，则说明待测芯片中可能存在硬件木马电路；在具体应用时，可以设置显化到10mA以上达到可识别的量级。
S1.2：利用去层、染色等技术还原芯片各层的物理图像，采用电子显微镜或者光学显微镜对还原后的物理图像逐层拍照，得到芯片的图像；
S1.3：通过对拍照得到的芯片图像进行拼接得到芯片各层的完整图像；
S1.4：采用逆向分析工具对各层图像进行整合得到完整的芯片版图图像；
S1.5：依据坐标对整合得到的芯片图像与原始GDSII版图进行校正；
S1.6：比对校正后的芯片图像与原始版图数据的一致性，如果完全一致，则可说明芯片是正常的；如果不一致，则要详细这种分析不一致是由于灰尘、像素等外因引起的 ，还是由电路里存在的可疑结构引起的。
2000个数据点），电路的功耗特征得到了有效的显化，因此可以证明待测芯片中有硬件木马电路的存在。
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