基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬高效檢測方法探索與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著微電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，集成電路（IntegratedCircuit，IC）已廣泛滲透到航空、金融、醫(yī)療等眾多關(guān)鍵行業(yè)領(lǐng)域，成為現(xiàn)代社會不可或缺的重要組成部分。從日常生活中的智能手機(jī)、電腦，到關(guān)乎國家安全的航空航天、軍事國防系統(tǒng)，集成電路都扮演著核心角色，支撐著各類電子設(shè)備的高效運(yùn)行。近年來，全球集成電路產(chǎn)業(yè)持續(xù)保持增長態(tài)勢。根據(jù)世界半導(dǎo)體貿(mào)易統(tǒng)計(jì)協(xié)會（WSTS）數(shù)據(jù)顯示，2023年全球半導(dǎo)體市場規(guī)模達(dá)到5198.2億美元，其中集成電路在半導(dǎo)體產(chǎn)品中占比超過80%。在中國，集成電路產(chǎn)業(yè)同樣發(fā)展迅速，2023年境內(nèi)集成電路產(chǎn)業(yè)銷售額達(dá)到12362.0億元，同比增長0.4%，且預(yù)計(jì)未來市場規(guī)模還將進(jìn)一步擴(kuò)大，2028年有望達(dá)到20679.5億元。然而，隨著集成電路設(shè)計(jì)與制造的全球化分工趨勢日益明顯，芯片安全在諸多不可信環(huán)節(jié)面臨嚴(yán)峻威脅。設(shè)計(jì)與制造的分離，使得攻擊者有機(jī)會在電路中插入具有惡意功能的冗余電路，即硬件木馬（HardwareTrojan，HT）。這些硬件木馬通常隱藏在芯片內(nèi)部，平時(shí)處于潛伏狀態(tài)，一旦滿足特定的觸發(fā)條件，便會被激活，進(jìn)而對芯片乃至整個(gè)系統(tǒng)造成難以估量的危害。例如，修改電路功能，使芯片執(zhí)行惡意指令，破壞系統(tǒng)的正常運(yùn)行；泄露用戶敏感信息，如金融賬戶密碼、個(gè)人隱私數(shù)據(jù)等，導(dǎo)致嚴(yán)重的信息安全事故；甚至引發(fā)拒絕服務(wù)攻擊，使設(shè)備無法正常工作，影響關(guān)鍵業(yè)務(wù)的連續(xù)性。硬件木馬的高隱蔽性和罕見的觸發(fā)條件，使其檢測與防范極具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的基于測試向量的硬件木馬檢測方法，依賴于在芯片測試輸入端輸入激勵信號來激活木馬，并期望木馬的影響能傳播到芯片輸出端被觀測到。但由于硬件木馬常被植入電路內(nèi)部的特殊節(jié)點(diǎn)，這些技術(shù)往往難以成功激活木馬，導(dǎo)致檢測結(jié)果不準(zhǔn)確，無法有效保障芯片安全。在這樣的背景下，基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法應(yīng)運(yùn)而生。該方法通過深入分析電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率，利用硬件木馬傾向于在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)插入的特性，能夠更有針對性地檢測硬件木馬的存在，為集成電路的安全保障提供了新的思路和有效手段。研究基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法，對于維護(hù)集成電路的安全性與可靠性，保護(hù)國家關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)電子信息產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，具有至關(guān)重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。它不僅有助于防范硬件木馬帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)，保障各類電子設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行，還能為集成電路產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展?fàn)I造安全、可信的環(huán)境，提升國家在信息安全領(lǐng)域的核心競爭力。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀硬件木馬檢測技術(shù)作為保障集成電路安全的關(guān)鍵領(lǐng)域，一直是國內(nèi)外學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)研究的重點(diǎn)。近年來，隨著集成電路安全問題日益凸顯，硬件木馬檢測技術(shù)得到了迅速發(fā)展，研究成果不斷涌現(xiàn)，檢測方法日益多樣化。國外在硬件木馬檢測技術(shù)研究方面起步較早，積累了豐富的研究成果。在基于測試向量的檢測方法研究中，早期的研究主要集中在如何優(yōu)化測試向量的生成，以提高對硬件木馬的激活概率。例如，[國外學(xué)者姓名1]等人提出了一種基于遺傳算法的測試向量生成方法，通過模擬生物進(jìn)化過程，對測試向量進(jìn)行不斷優(yōu)化，從而提高了對硬件木馬的檢測效率。然而，由于硬件木馬的高隱蔽性，這種方法在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，難以有效激活所有類型的硬件木馬。隨著研究的深入，基于旁路信號分析的檢測方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。[國外學(xué)者姓名2]等人通過分析芯片在運(yùn)行過程中的功耗、電磁輻射等旁路信號，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立正常芯片和被植入硬件木馬芯片的旁路信號模型，通過對比模型來檢測硬件木馬的存在。這種方法在一定程度上克服了基于測試向量檢測方法的局限性，能夠檢測出一些隱藏較深的硬件木馬。但是，該方法易受到工藝偏差、環(huán)境噪聲等因素的影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到挑戰(zhàn)。近年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的硬件木馬檢測方法取得了顯著進(jìn)展。[國外學(xué)者姓名3]等人提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的硬件木馬檢測方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）對芯片的電路結(jié)構(gòu)和運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類，實(shí)現(xiàn)了對硬件木馬的高效檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在檢測準(zhǔn)確率上有了較大提升，但對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，且模型的可解釋性較差，限制了其在實(shí)際工程中的應(yīng)用。國內(nèi)在硬件木馬檢測技術(shù)領(lǐng)域也開展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。在基于結(jié)構(gòu)分析的檢測方法研究中，國內(nèi)學(xué)者[國內(nèi)學(xué)者姓名1]等人提出了一種基于電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析的硬件木馬檢測方法，通過對電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行建模和分析，尋找異常的電路連接和節(jié)點(diǎn)，從而識別出可能存在的硬件木馬。該方法在檢測具有特定結(jié)構(gòu)特征的硬件木馬時(shí)表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性，但對于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、隱蔽性強(qiáng)的硬件木馬，檢測效果仍有待提高。針對硬件木馬傾向于在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)插入的特性，國內(nèi)學(xué)者[國內(nèi)學(xué)者姓名2]提出了一種在低概率節(jié)點(diǎn)處構(gòu)建環(huán)形振蕩器（RingOscillator，RO）結(jié)構(gòu)的方法來檢測硬件木馬。該方法首先計(jì)算電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率并挑選出低于轉(zhuǎn)換概率閾值的節(jié)點(diǎn)，然后在挑選出的節(jié)點(diǎn)處構(gòu)建RO結(jié)構(gòu)，通過RO路徑延時(shí)的變化進(jìn)行木馬的檢測。實(shí)驗(yàn)以ISCAS'85基準(zhǔn)電路為基礎(chǔ)，并在Spartan6FPGA開發(fā)板實(shí)現(xiàn)，結(jié)果表明，該方法與現(xiàn)有RON結(jié)構(gòu)相比較在更低的面積和功耗開銷下，可以有效檢測到電路中是否存在HT。此外，[國內(nèi)學(xué)者姓名3]等人提出了一種基于反饋回路的鎖存結(jié)構(gòu)（latch）來進(jìn)行木馬檢測，通過在電路中選擇物理位置相近的兩條路徑作為反饋路徑來降低工藝波動對所提方法結(jié)構(gòu)的影響，基于兩條路徑的延時(shí)差異來判斷l(xiāng)atch輸出邏輯值是否發(fā)生變化來檢測電路中HT的存在，同時(shí)為了降低硬件開銷選擇在電路中低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑構(gòu)建latch結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效檢測到僅有一個(gè)邏輯門大小的木馬電路，并能夠根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得硬件木馬在芯片電路中的位置信息，是對現(xiàn)有硬件木馬檢測方法檢測小型木馬方面不足的補(bǔ)充。在基于物理不可克隆函數(shù)（PhysicalUnclonableFunction，PUF）的硬件木馬檢測方法研究方面，國內(nèi)學(xué)者[國內(nèi)學(xué)者姓名4]等人提出了一種基于PUF的硬件木馬檢測方案，利用PUF的唯一性和不可克隆性，生成芯片的唯一標(biāo)識，通過對比正常芯片和被檢測芯片的PUF響應(yīng)，來判斷芯片是否被植入硬件木馬。該方法具有較高的安全性和可靠性，但PUF的穩(wěn)定性和抗干擾能力仍需進(jìn)一步提高?？傮w而言，國內(nèi)外在硬件木馬檢測技術(shù)方面已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，但現(xiàn)有檢測方法仍存在一定的局限性，如檢測準(zhǔn)確率有待提高、檢測成本較高、對特定類型硬件木馬的檢測效果不佳等?；谵D(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法作為一種新興的檢測技術(shù)，雖然在國內(nèi)外都有相關(guān)研究，但仍處于發(fā)展階段，需要進(jìn)一步深入研究和完善。在未來的研究中，結(jié)合多種檢測技術(shù)，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，將是提高硬件木馬檢測效率和準(zhǔn)確性的重要發(fā)展方向。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在通過深入研究基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法，有效解決當(dāng)前硬件木馬檢測中存在的關(guān)鍵問題，顯著提升硬件木馬檢測的精度和效率，為集成電路的安全防護(hù)提供更加可靠的技術(shù)支持。具體研究目標(biāo)如下：深入分析硬件木馬與轉(zhuǎn)換概率關(guān)系：系統(tǒng)研究硬件木馬在集成電路中的植入位置與電路節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率之間的內(nèi)在聯(lián)系，全面揭示硬件木馬傾向于在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)插入的深層次原因，為基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。優(yōu)化基于轉(zhuǎn)換概率的檢測算法：在現(xiàn)有基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測算法基礎(chǔ)上，針對算法在檢測精度和效率方面存在的不足，進(jìn)行深入的優(yōu)化研究。通過引入先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型和智能算法，改進(jìn)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率的計(jì)算方法和硬件木馬特征提取與識別算法，提高檢測算法對各種類型硬件木馬的檢測準(zhǔn)確性和效率，降低誤報(bào)率和漏報(bào)率。設(shè)計(jì)高效檢測架構(gòu)：結(jié)合集成電路的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和硬件木馬的攻擊特性，基于轉(zhuǎn)換概率分析，設(shè)計(jì)一種全新的硬件木馬檢測架構(gòu)。該架構(gòu)應(yīng)具備高度的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性，能夠靈活應(yīng)用于不同類型和規(guī)模的集成電路硬件木馬檢測，同時(shí)有效降低檢測過程中的硬件開銷和計(jì)算復(fù)雜度，提高檢測系統(tǒng)的整體性能。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證檢測方法有效性：搭建完善的實(shí)驗(yàn)平臺，利用標(biāo)準(zhǔn)電路和實(shí)際芯片進(jìn)行廣泛的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，全面評估基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法的性能。通過與現(xiàn)有其他主流硬件木馬檢測方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，充分驗(yàn)證本研究提出的檢測方法在檢測精度、效率、抗干擾能力等方面的優(yōu)勢和有效性，為該方法的實(shí)際應(yīng)用提供有力的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持。相較于現(xiàn)有研究，本研究在以下方面具有創(chuàng)新點(diǎn)：提出改進(jìn)的轉(zhuǎn)換概率計(jì)算方法：針對傳統(tǒng)轉(zhuǎn)換概率計(jì)算方法在準(zhǔn)確性和適用性方面的局限性，提出一種基于電路結(jié)構(gòu)和信號傳播特性的改進(jìn)轉(zhuǎn)換概率計(jì)算方法。該方法充分考慮電路中信號的傳播延遲、邏輯門的扇入扇出關(guān)系以及信號之間的相關(guān)性等因素，能夠更加準(zhǔn)確地計(jì)算電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率，為硬件木馬的檢測提供更精確的依據(jù)。構(gòu)建多維度特征融合檢測模型：創(chuàng)新地構(gòu)建一種基于多維度特征融合的硬件木馬檢測模型，該模型不僅融合電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率特征，還結(jié)合硬件木馬的其他特征，如電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征、功耗特征、電磁輻射特征等，實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的多維度、全方位檢測。通過采用深度學(xué)習(xí)算法對多維度特征進(jìn)行自動學(xué)習(xí)和融合，有效提高檢測模型對復(fù)雜硬件木馬的識別能力，增強(qiáng)檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。設(shè)計(jì)自適應(yīng)動態(tài)檢測策略：為了應(yīng)對硬件木馬在不同工作環(huán)境和運(yùn)行狀態(tài)下的變化特性，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)動態(tài)檢測策略。該策略能夠根據(jù)芯片的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)（如溫度、電壓等）以及檢測過程中的反饋信息，自動調(diào)整檢測參數(shù)和檢測方法，實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的動態(tài)、自適應(yīng)檢測。這種自適應(yīng)動態(tài)檢測策略能夠提高檢測系統(tǒng)對復(fù)雜多變環(huán)境的適應(yīng)能力，降低檢測過程中的誤報(bào)率和漏報(bào)率，提升檢測效率和準(zhǔn)確性。二、硬件木馬及檢測技術(shù)概述2.1硬件木馬的原理與特點(diǎn)2.1.1硬件木馬的工作原理硬件木馬是一種惡意植入集成電路（IC）中的微小電路，旨在實(shí)現(xiàn)對芯片功能的惡意操控或信息竊取，其工作過程涵蓋植入、潛伏、觸發(fā)與執(zhí)行惡意功能等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在集成電路的設(shè)計(jì)與制造過程中，硬件木馬可通過多種方式被植入。在設(shè)計(jì)階段，攻擊者利用電子設(shè)計(jì)自動化（EDA）工具的漏洞或直接篡改設(shè)計(jì)代碼，將包含硬件木馬的惡意邏輯融入到原始電路設(shè)計(jì)中。在制造環(huán)節(jié)，攻擊者可通過控制制造設(shè)備或利用代工廠的信任漏洞，在芯片制造過程中添加硬件木馬電路。例如，在光刻、蝕刻等關(guān)鍵工藝步驟中，通過修改掩膜版或調(diào)整工藝參數(shù)，將惡意電路精確地集成到芯片的特定位置，這些惡意電路通常由少量的邏輯門組成，尺寸極小，難以被常規(guī)檢測手段察覺。硬件木馬植入芯片后，通常會進(jìn)入長時(shí)間的潛伏狀態(tài)，在這一階段，硬件木馬不執(zhí)行明顯的惡意操作，其存在幾乎不會對芯片的正常功能產(chǎn)生影響。這是因?yàn)橛布抉R的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在不被察覺的情況下長期潛伏，等待合適的觸發(fā)條件，以避免在芯片的測試、驗(yàn)證和正常使用初期被發(fā)現(xiàn)。為了實(shí)現(xiàn)高度隱蔽的潛伏，硬件木馬的電路結(jié)構(gòu)往往經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，使其功耗、面積等資源占用盡可能小，對芯片的性能指標(biāo)如時(shí)序、功耗等影響微乎其微，難以通過常規(guī)的芯片測試和性能監(jiān)測手段檢測出來。硬件木馬的觸發(fā)機(jī)制是其工作過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，只有當(dāng)滿足特定的觸發(fā)條件時(shí)，硬件木馬才會從潛伏狀態(tài)被激活，開始執(zhí)行惡意功能。觸發(fā)條件通?？煞譃橥獠坑|發(fā)和內(nèi)部觸發(fā)兩類。外部觸發(fā)條件依賴于外部輸入信號，如特定的輸入序列、時(shí)鐘信號的特定跳變、特定的電壓或溫度條件等。例如，攻擊者可設(shè)計(jì)硬件木馬在接收到特定的輸入指令序列時(shí)被觸發(fā)，這些指令序列可能是芯片正常工作中極少出現(xiàn)的特殊指令組合，從而確保在正常使用情況下木馬不會被輕易觸發(fā)。內(nèi)部觸發(fā)條件則基于芯片內(nèi)部的信號狀態(tài)，如計(jì)數(shù)器達(dá)到特定值、特定寄存器的狀態(tài)變化等。例如，通過在芯片內(nèi)部設(shè)置一個(gè)計(jì)數(shù)器，當(dāng)計(jì)數(shù)器累計(jì)到一定數(shù)值時(shí)，觸發(fā)硬件木馬，這種內(nèi)部觸發(fā)方式利用了芯片內(nèi)部的信號變化，使得觸發(fā)條件更加隱蔽，難以被外部監(jiān)測和預(yù)測。一旦硬件木馬被觸發(fā)，便會執(zhí)行其預(yù)設(shè)的惡意功能。這些惡意功能多種多樣，包括但不限于竊取敏感信息、篡改電路功能和破壞芯片硬件。在竊取敏感信息方面，硬件木馬可通過監(jiān)測芯片內(nèi)部總線上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，將敏感信息如加密密鑰、用戶隱私數(shù)據(jù)等通過特定的通信方式，如射頻信號、電磁輻射等，發(fā)送給外部攻擊者，導(dǎo)致信息泄露。在篡改電路功能方面，硬件木馬可修改芯片的邏輯功能，使芯片執(zhí)行錯(cuò)誤的操作，如篡改運(yùn)算結(jié)果、改變通信協(xié)議等，從而破壞系統(tǒng)的正常運(yùn)行。在破壞芯片硬件方面，硬件木馬可通過控制芯片內(nèi)部的電源管理電路，使芯片在短時(shí)間內(nèi)承受過高的電壓或電流，導(dǎo)致芯片燒毀或永久性損壞，造成系統(tǒng)癱瘓。2.1.2硬件木馬的特點(diǎn)分析硬件木馬具有多種獨(dú)特的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使其對集成電路的安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅，也給檢測工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。隱蔽性是硬件木馬最為突出的特點(diǎn)之一。硬件木馬在物理層面上體積微小，僅由少量邏輯門構(gòu)成，可被巧妙地嵌入到芯片內(nèi)部復(fù)雜的電路結(jié)構(gòu)中，與正常電路融為一體，從芯片的物理外觀上幾乎無法察覺其存在。從功能角度來看，硬件木馬在未觸發(fā)時(shí)，對芯片的正常功能和性能指標(biāo)，如功耗、時(shí)序、邏輯功能等，影響極小，幾乎不會引起任何異常表現(xiàn)，使得在芯片的常規(guī)測試和運(yùn)行監(jiān)測過程中極難被發(fā)現(xiàn)。例如，在芯片的功能測試中，由于硬件木馬處于潛伏狀態(tài)，不會對芯片的功能產(chǎn)生明顯影響，因此難以通過常規(guī)的功能測試向量檢測到其存在；在芯片的功耗監(jiān)測中，硬件木馬由于功耗極低，也容易被正常芯片的功耗波動所掩蓋，不易被察覺。持久性是硬件木馬的又一顯著特點(diǎn)。一旦硬件木馬成功植入芯片，它就成為了芯片物理結(jié)構(gòu)的一部分，與芯片緊密結(jié)合。這意味著硬件木馬不受軟件層面操作的影響，即使對芯片進(jìn)行軟件升級、操作系統(tǒng)重裝等操作，也無法將其清除。而且，只要芯片的硬件結(jié)構(gòu)不發(fā)生改變，硬件木馬就會一直存在于芯片中，隨時(shí)可能被觸發(fā)，對芯片的安全構(gòu)成長期威脅。例如，在一些智能設(shè)備中，即使設(shè)備的軟件系統(tǒng)不斷更新，以修復(fù)軟件層面的安全漏洞，但如果芯片中存在硬件木馬，設(shè)備的安全仍然無法得到保障，因?yàn)橛布抉R可以繞過軟件層面的防護(hù)機(jī)制，持續(xù)對設(shè)備進(jìn)行攻擊。硬件木馬還具有多樣性的特點(diǎn)，這體現(xiàn)在其結(jié)構(gòu)和功能的多樣化上。在結(jié)構(gòu)方面，硬件木馬的電路設(shè)計(jì)可以采用多種形式，如簡單的組合邏輯電路、復(fù)雜的時(shí)序邏輯電路、基于存儲單元的電路等，以適應(yīng)不同的植入環(huán)境和攻擊需求。在功能方面，硬件木馬的惡意功能豐富多樣，除了常見的信息竊取、功能篡改和硬件破壞外，還包括拒絕服務(wù)攻擊、后門植入、密鑰泄露等多種類型，每種功能都針對芯片的不同安全弱點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，使得針對硬件木馬的檢測和防范變得更加困難。例如，不同的硬件木馬可能針對不同的應(yīng)用場景和芯片類型，采用不同的結(jié)構(gòu)和功能設(shè)計(jì)，使得單一的檢測方法難以覆蓋所有類型的硬件木馬，需要綜合運(yùn)用多種檢測技術(shù)來應(yīng)對其多樣性帶來的挑戰(zhàn)。這些特點(diǎn)給硬件木馬檢測工作帶來了諸多挑戰(zhàn)。由于硬件木馬的隱蔽性，傳統(tǒng)的基于功能測試和物理檢測的方法往往難以發(fā)現(xiàn)其存在，需要開發(fā)更加先進(jìn)、敏感的檢測技術(shù)，如基于旁路信號分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，來提高檢測的準(zhǔn)確性和靈敏度。硬件木馬的持久性使得一旦芯片被植入木馬，就需要采取有效的防范措施來阻止其觸發(fā)，而不僅僅是依賴于事后的檢測和清除。硬件木馬的多樣性要求檢測技術(shù)具備通用性和靈活性，能夠適應(yīng)不同類型硬件木馬的檢測需求，通過構(gòu)建多維度的檢測模型和融合多種檢測方法，來提高對硬件木馬的檢測能力。2.2現(xiàn)有硬件木馬檢測技術(shù)分類與分析為應(yīng)對硬件木馬帶來的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界積極探索，提出了多種檢測技術(shù)。這些技術(shù)從不同角度出發(fā)，運(yùn)用各異的原理和方法，力求實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的有效檢測。根據(jù)檢測原理和手段的差異，現(xiàn)有硬件木馬檢測技術(shù)主要可分為物理檢測方法、邏輯檢測方法和旁路信號檢測方法三大類。每一類檢測方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景，同時(shí)也面臨著各自的局限性。深入研究和分析這些檢測技術(shù)，對于理解硬件木馬檢測的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，以及進(jìn)一步探索基于轉(zhuǎn)換概率分析的檢測方法具有重要意義。2.2.1物理檢測方法物理檢測方法主要通過對芯片的物理結(jié)構(gòu)進(jìn)行直接觀察和分析，以尋找硬件木馬存在的物理痕跡。這類方法依賴于先進(jìn)的物理檢測設(shè)備和技術(shù)，能夠直觀地獲取芯片內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，為硬件木馬的檢測提供了重要的手段。常見的物理檢測方法包括光學(xué)顯微鏡檢測、X射線檢測、掃描電子顯微鏡檢測等。光學(xué)顯微鏡檢測是一種較為基礎(chǔ)的物理檢測方法，其原理是利用光學(xué)成像原理，通過透鏡系統(tǒng)將芯片表面的微觀結(jié)構(gòu)放大，使檢測人員能夠直接觀察芯片的物理特征。在檢測過程中，將芯片放置在光學(xué)顯微鏡的載物臺上，通過調(diào)節(jié)顯微鏡的焦距和放大倍數(shù)，對芯片的各個(gè)部位進(jìn)行細(xì)致觀察。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是操作相對簡單，成本較低，能夠快速對芯片表面的明顯異常進(jìn)行初步檢測，如芯片表面是否有新增的元器件、線路連接是否異常等。然而，光學(xué)顯微鏡的分辨率有限，一般只能達(dá)到微米級別，對于尺寸在納米級別的硬件木馬，尤其是那些隱藏在芯片內(nèi)部深層結(jié)構(gòu)中的硬件木馬，很難被檢測到。例如，在一些先進(jìn)的集成電路中，硬件木馬的尺寸可能只有幾納米到幾十納米，光學(xué)顯微鏡的分辨率無法滿足對這類微小硬件木馬的檢測需求。X射線檢測則是利用X射線的穿透特性來檢測芯片內(nèi)部的結(jié)構(gòu)。X射線能夠穿透芯片的封裝材料和部分硅基材料，當(dāng)X射線穿過芯片時(shí)，由于不同材料對X射線的吸收程度不同，會在探測器上形成不同的灰度圖像。通過分析這些圖像，就可以獲取芯片內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，判斷是否存在異常的電路結(jié)構(gòu)或新增的元器件。X射線檢測具有非破壞性的優(yōu)點(diǎn)，不會對芯片造成物理損傷，并且能夠檢測到芯片內(nèi)部的隱藏結(jié)構(gòu)，對于檢測那些被封裝在芯片內(nèi)部的硬件木馬具有重要作用。例如，在檢測一些采用多層封裝技術(shù)的芯片時(shí)，X射線檢測可以清晰地顯示出各層之間的電路連接情況，有助于發(fā)現(xiàn)隱藏在層間的硬件木馬。但是，X射線檢測設(shè)備價(jià)格昂貴，檢測成本較高，檢測效率相對較低，而且對于一些微小的硬件木馬，由于其對X射線的吸收差異較小，可能會導(dǎo)致檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性受到影響。掃描電子顯微鏡檢測是利用高能電子束與芯片表面相互作用產(chǎn)生的二次電子、背散射電子等信號來成像，從而獲得芯片表面的高分辨率微觀圖像。與光學(xué)顯微鏡相比，掃描電子顯微鏡具有更高的分辨率，能夠達(dá)到納米級別，能夠清晰地觀察到芯片表面的細(xì)微結(jié)構(gòu)和特征。在檢測硬件木馬時(shí)，通過對芯片表面進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，可以發(fā)現(xiàn)一些極其微小的異常結(jié)構(gòu)，如納米級別的新增電路元件、異常的線路連接等。然而，掃描電子顯微鏡檢測需要對芯片進(jìn)行復(fù)雜的樣品制備，如將芯片進(jìn)行切片、拋光等處理，這一過程可能會對芯片造成物理損傷，而且檢測過程耗時(shí)較長，檢測成本也較高，限制了其在大規(guī)模檢測中的應(yīng)用。物理檢測方法在檢測硬件木馬時(shí)，主要通過觀察芯片表面或內(nèi)部是否存在新增的元器件、線路連接是否異常等物理痕跡來判斷硬件木馬的存在。這些方法能夠直觀地獲取芯片的物理結(jié)構(gòu)信息，對于一些明顯的硬件木馬具有較好的檢測效果。但是，物理檢測方法普遍存在分辨率限制、檢測成本高、檢測效率低等問題，難以滿足現(xiàn)代集成電路對硬件木馬檢測的高精度、高效率和低成本的要求。尤其是對于那些尺寸微小、隱藏在芯片內(nèi)部深層結(jié)構(gòu)中的硬件木馬，物理檢測方法的檢測能力十分有限，需要結(jié)合其他檢測方法來提高檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。2.2.2邏輯檢測方法邏輯檢測方法主要基于電路的邏輯功能和設(shè)計(jì)規(guī)范，通過對電路的邏輯結(jié)構(gòu)、信號傳輸和功能實(shí)現(xiàn)進(jìn)行分析，來檢測硬件木馬的存在。這類方法從電路的邏輯層面出發(fā)，利用硬件木馬會改變電路邏輯功能或信號傳輸路徑的特性，通過特定的檢測手段來識別異常情況，從而判斷是否存在硬件木馬。常見的邏輯檢測方法包括基于測試向量的檢測方法、形式驗(yàn)證方法、基于掃描鏈的檢測方法等?；跍y試向量的檢測方法是一種較為常用的邏輯檢測方法，其原理是向被測電路輸入一系列精心設(shè)計(jì)的測試向量，通過觀察電路的輸出響應(yīng)與預(yù)期輸出是否一致，來判斷電路是否存在硬件木馬。在檢測過程中，首先根據(jù)電路的功能和設(shè)計(jì)規(guī)范，生成一組能夠覆蓋電路各種邏輯狀態(tài)和信號傳輸路徑的測試向量。然后，將這些測試向量依次輸入到被測電路的輸入端，采集電路的輸出端信號，并與預(yù)先設(shè)定的預(yù)期輸出進(jìn)行對比。如果電路的輸出響應(yīng)與預(yù)期輸出不一致，就表明電路可能存在硬件木馬，導(dǎo)致其邏輯功能發(fā)生了改變。例如，對于一個(gè)簡單的加法器電路，當(dāng)輸入特定的測試向量時(shí)，正常情況下其輸出應(yīng)該是兩個(gè)輸入數(shù)的和。如果在檢測過程中發(fā)現(xiàn)輸出結(jié)果與預(yù)期的和不一致，就可能是硬件木馬篡改了加法器的邏輯功能，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果錯(cuò)誤?；跍y試向量的檢測方法具有檢測原理簡單、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，在一些簡單電路的硬件木馬檢測中取得了較好的效果。然而，隨著集成電路規(guī)模和復(fù)雜度的不斷增加，要生成能夠覆蓋所有可能邏輯狀態(tài)和信號傳輸路徑的測試向量變得極其困難，而且硬件木馬往往具有高隱蔽性，可能只會在特定的輸入條件下才會被激活，導(dǎo)致基于測試向量的檢測方法容易出現(xiàn)漏報(bào)的情況，無法有效檢測出所有類型的硬件木馬。形式驗(yàn)證方法是一種基于數(shù)學(xué)模型和邏輯推理的檢測方法，它通過對電路的形式化描述進(jìn)行分析，驗(yàn)證電路的功能是否符合設(shè)計(jì)規(guī)范，從而判斷是否存在硬件木馬。在形式驗(yàn)證過程中，首先將電路的設(shè)計(jì)規(guī)范和功能要求用數(shù)學(xué)語言進(jìn)行形式化描述，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。然后，利用形式驗(yàn)證工具對電路的形式化模型進(jìn)行分析和推理，檢查電路是否滿足所有的設(shè)計(jì)約束和功能要求。如果發(fā)現(xiàn)電路存在違反設(shè)計(jì)規(guī)范或功能要求的情況，就說明電路可能存在硬件木馬。例如，在驗(yàn)證一個(gè)數(shù)字電路的功能時(shí)，可以使用形式驗(yàn)證工具對電路的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖進(jìn)行分析，檢查是否存在異常的狀態(tài)轉(zhuǎn)移或未定義的行為，從而判斷是否有硬件木馬干擾了電路的正常功能。形式驗(yàn)證方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠提供高度的正確性保證，理論上可以檢測出所有違反設(shè)計(jì)規(guī)范的硬件木馬。但是，形式驗(yàn)證方法需要對電路進(jìn)行精確的形式化建模，這對于復(fù)雜的集成電路來說是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，而且形式驗(yàn)證工具的計(jì)算復(fù)雜度較高，對于大規(guī)模電路的驗(yàn)證往往需要消耗大量的時(shí)間和計(jì)算資源，在實(shí)際應(yīng)用中受到一定的限制?；趻呙桄湹臋z測方法是利用集成電路中的掃描鏈結(jié)構(gòu)來檢測硬件木馬。掃描鏈?zhǔn)且环N在集成電路設(shè)計(jì)中常用的可測試性設(shè)計(jì)（DesignforTestability，DFT）技術(shù)，它通過將電路中的寄存器連接成一條串行的鏈，使得可以在測試時(shí)方便地對寄存器進(jìn)行訪問和控制。在基于掃描鏈的硬件木馬檢測中，通過掃描鏈向電路中的寄存器輸入特定的測試數(shù)據(jù)，然后讀取寄存器的輸出值，分析這些數(shù)據(jù)是否符合預(yù)期，從而判斷電路中是否存在硬件木馬。例如，可以利用掃描鏈將一組特定的測試向量加載到電路中的寄存器中，然后觀察這些寄存器在經(jīng)過一個(gè)時(shí)鐘周期后的輸出值。如果發(fā)現(xiàn)某些寄存器的輸出值與預(yù)期值不一致，就可能是硬件木馬在寄存器的輸入或輸出路徑上插入了額外的邏輯，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤?；趻呙桄湹臋z測方法具有檢測效率高、硬件開銷相對較小的優(yōu)點(diǎn)，并且能夠有效地檢測出一些與寄存器相關(guān)的硬件木馬。然而，這種方法依賴于掃描鏈的正常工作，如果硬件木馬針對掃描鏈進(jìn)行攻擊，破壞了掃描鏈的結(jié)構(gòu)或功能，那么基于掃描鏈的檢測方法就可能失效。邏輯檢測方法在檢測復(fù)雜電路中的硬件木馬時(shí)，面臨著諸多局限性。隨著集成電路規(guī)模的不斷增大，電路的邏輯結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜，要全面、準(zhǔn)確地分析電路的邏輯功能和信號傳輸路徑變得異常困難。硬件木馬的多樣性和隱蔽性使得它們能夠巧妙地避開傳統(tǒng)邏輯檢測方法的檢測，例如，一些硬件木馬可能只在特定的工作條件下才會被激活，或者通過與正常電路邏輯相互融合，使得其對電路功能的影響難以被察覺。邏輯檢測方法往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源來生成測試向量、進(jìn)行形式化建模和分析，這在實(shí)際應(yīng)用中對于大規(guī)模集成電路的檢測來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。為了提高邏輯檢測方法在復(fù)雜電路中的檢測能力，需要進(jìn)一步優(yōu)化檢測算法，結(jié)合其他檢測技術(shù)，充分利用電路的多種特征信息，以實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的更準(zhǔn)確、高效的檢測。2.2.3旁路信號檢測方法旁路信號檢測方法是一種基于芯片在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各種旁路信號來檢測硬件木馬的技術(shù)。芯片在正常工作時(shí)，會產(chǎn)生功耗、時(shí)延、電磁輻射等多種旁路信號，這些信號與芯片的內(nèi)部電路結(jié)構(gòu)和工作狀態(tài)密切相關(guān)。硬件木馬的植入會改變芯片的電路結(jié)構(gòu)和工作狀態(tài)，從而導(dǎo)致旁路信號發(fā)生異常變化。旁路信號檢測方法正是利用這一特性，通過對旁路信號進(jìn)行監(jiān)測和分析，來判斷芯片中是否存在硬件木馬。常見的旁路信號檢測方法包括功耗分析檢測、時(shí)延分析檢測、電磁輻射分析檢測等。功耗分析檢測是通過監(jiān)測芯片在運(yùn)行過程中的功耗變化來檢測硬件木馬。芯片的功耗主要由其內(nèi)部電路的邏輯運(yùn)算、信號傳輸和存儲操作等活動產(chǎn)生，當(dāng)芯片中植入硬件木馬后，由于硬件木馬的額外電路活動，會導(dǎo)致芯片的功耗發(fā)生變化。功耗分析檢測方法通常采用高精度的功率測量設(shè)備，如功率分析儀、示波器等，對芯片在不同工作條件下的功耗進(jìn)行實(shí)時(shí)測量。然后，通過分析功耗數(shù)據(jù)，尋找功耗曲線中的異常波動或偏差，以此來判斷是否存在硬件木馬。例如，在正常情況下，芯片執(zhí)行特定的指令序列時(shí)，其功耗會呈現(xiàn)出一定的規(guī)律和穩(wěn)定范圍。如果在檢測過程中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)執(zhí)行相同的指令序列時(shí)，功耗出現(xiàn)了明顯的異常增加或波動，就可能是硬件木馬在執(zhí)行惡意操作，消耗了額外的功率。功耗分析檢測方法具有檢測靈敏度高、無需對芯片內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入了解等優(yōu)點(diǎn)，能夠檢測出一些隱藏較深的硬件木馬。然而，功耗分析檢測容易受到環(huán)境因素（如溫度、電壓等）和工藝偏差的影響。環(huán)境溫度的變化會導(dǎo)致芯片內(nèi)部晶體管的性能發(fā)生改變，從而影響芯片的功耗；電源電壓的波動也會直接導(dǎo)致芯片功耗的變化。不同批次的芯片由于制造工藝的微小差異，其正常功耗范圍也可能存在一定的波動，這些因素都可能導(dǎo)致功耗分析檢測結(jié)果出現(xiàn)誤報(bào)，降低檢測的準(zhǔn)確性。時(shí)延分析檢測是通過分析芯片中信號傳輸?shù)臅r(shí)延來檢測硬件木馬。硬件木馬的植入會改變芯片內(nèi)部的電路路徑和邏輯結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響信號在電路中的傳輸時(shí)延。時(shí)延分析檢測方法通常利用高速時(shí)鐘信號和高精度的時(shí)間測量設(shè)備，對芯片中關(guān)鍵信號路徑的傳輸時(shí)延進(jìn)行精確測量。然后，將測量得到的時(shí)延數(shù)據(jù)與正常芯片的時(shí)延參考值進(jìn)行對比，判斷是否存在時(shí)延異常。例如，可以選取芯片中一些重要的信號傳輸路徑，如數(shù)據(jù)總線、控制總線等，測量信號在這些路徑上的傳輸時(shí)間。如果發(fā)現(xiàn)某些路徑的時(shí)延明顯超出了正常范圍，就可能是硬件木馬在信號傳輸路徑上插入了額外的邏輯門或延遲元件，導(dǎo)致信號傳輸延遲增加。時(shí)延分析檢測方法對于檢測那些通過改變信號傳輸路徑來實(shí)現(xiàn)惡意功能的硬件木馬具有較好的效果。但是，時(shí)延分析檢測同樣受到工藝偏差和環(huán)境因素的影響。芯片制造工藝的不一致性會導(dǎo)致不同芯片之間的信號傳輸時(shí)延存在一定的差異，即使是同一芯片，在不同的溫度和電壓條件下，其信號傳輸時(shí)延也會發(fā)生變化。這些因素會給時(shí)延分析檢測帶來干擾，使得準(zhǔn)確判斷時(shí)延異常變得困難，容易產(chǎn)生誤報(bào)和漏報(bào)。電磁輻射分析檢測是通過監(jiān)測芯片在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的電磁輻射信號來檢測硬件木馬。芯片內(nèi)部的電子元件在工作時(shí)會產(chǎn)生電磁輻射，其輻射強(qiáng)度和頻率分布與芯片的電路活動密切相關(guān)。硬件木馬的存在會改變芯片內(nèi)部的電路活動，從而導(dǎo)致電磁輻射信號發(fā)生變化。電磁輻射分析檢測方法通常使用高靈敏度的電磁輻射檢測設(shè)備，如電磁探頭、頻譜分析儀等，對芯片在不同工作狀態(tài)下的電磁輻射進(jìn)行測量和分析。通過提取電磁輻射信號的特征參數(shù)，如輻射強(qiáng)度、頻率成分、相位等，與正常芯片的電磁輻射特征進(jìn)行對比，判斷是否存在異常。例如，某些硬件木馬在執(zhí)行惡意操作時(shí)，會產(chǎn)生特定頻率的電磁輻射信號，如果在檢測過程中發(fā)現(xiàn)芯片的電磁輻射頻譜中出現(xiàn)了異常的頻率成分，就可能是硬件木馬在工作。電磁輻射分析檢測方法具有非接觸式檢測、能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測芯片工作狀態(tài)等優(yōu)點(diǎn)，對于檢測一些難以通過其他方法發(fā)現(xiàn)的硬件木馬具有獨(dú)特的優(yōu)勢。然而，電磁輻射分析檢測也面臨著環(huán)境噪聲和干擾的問題。周圍電子設(shè)備產(chǎn)生的電磁輻射、檢測環(huán)境中的電磁干擾等都會對芯片的電磁輻射信號產(chǎn)生影響，使得準(zhǔn)確提取和分析芯片的電磁輻射特征變得困難，降低了檢測的可靠性。旁路信號檢測方法在檢測硬件木馬時(shí)，受到電壓、溫度等環(huán)境因素的影響較為顯著。電壓的波動會直接改變芯片內(nèi)部電子元件的工作狀態(tài)，從而影響芯片的功耗、時(shí)延和電磁輻射等旁路信號。當(dāng)電源電壓升高時(shí)，芯片的功耗會增加，信號傳輸時(shí)延可能會減小，電磁輻射強(qiáng)度也可能會發(fā)生變化。溫度的變化同樣會對芯片的性能產(chǎn)生影響，高溫會導(dǎo)致芯片內(nèi)部晶體管的閾值電壓降低，從而增加功耗，同時(shí)也可能會影響信號傳輸?shù)臅r(shí)延和電磁輻射特性。為了提高旁路信號檢測方法的準(zhǔn)確性和可靠性，需要采取有效的措施來減小環(huán)境因素的影響，如采用穩(wěn)定的電源供應(yīng)、對芯片進(jìn)行溫度控制、使用屏蔽措施減少電磁干擾等。還可以通過數(shù)據(jù)處理和算法優(yōu)化，對環(huán)境因素引起的旁路信號變化進(jìn)行補(bǔ)償和校正，以提高檢測方法對硬件木馬引起的異常信號變化的識別能力。三、轉(zhuǎn)換概率分析在硬件木馬檢測中的原理3.1轉(zhuǎn)換概率的基本概念與計(jì)算方法3.1.1電路節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率的定義在集成電路中，電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率是指在一個(gè)特定的時(shí)間周期內(nèi)，該節(jié)點(diǎn)信號發(fā)生邏輯狀態(tài)改變的可能性大小，通常用概率值來表示，取值范圍在0到1之間。它是衡量電路信號活動頻繁程度的關(guān)鍵指標(biāo)，對于理解電路的行為特性和硬件木馬的檢測具有重要意義。從物理層面來看，電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率反映了該節(jié)點(diǎn)所連接的邏輯門的輸入輸出信號的變化情況。當(dāng)一個(gè)邏輯門的輸入信號發(fā)生變化時(shí)，其輸出節(jié)點(diǎn)的邏輯狀態(tài)可能隨之改變，這種改變的可能性就是該節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。例如，在一個(gè)簡單的與門電路中，當(dāng)兩個(gè)輸入信號中有一個(gè)發(fā)生變化時(shí)，輸出節(jié)點(diǎn)的邏輯狀態(tài)就有可能改變，具體的轉(zhuǎn)換概率取決于輸入信號的變化規(guī)律和與門的邏輯特性。如果輸入信號A和B在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)都保持不變，那么與門輸出節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率為0；如果A和B中有一個(gè)信號在每個(gè)時(shí)鐘周期都會發(fā)生變化，而另一個(gè)信號保持不變，那么輸出節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率將取決于變化信號的特性，若變化信號在每個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)有50%的概率發(fā)生變化，那么輸出節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率也為50%。從信號活動的角度來看，電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率高，意味著該節(jié)點(diǎn)的信號活動頻繁，在單位時(shí)間內(nèi)會發(fā)生多次邏輯狀態(tài)的改變；反之，轉(zhuǎn)換概率低則表示信號活動相對較少，邏輯狀態(tài)較為穩(wěn)定。在數(shù)字電路中，時(shí)鐘信號的轉(zhuǎn)換概率通常為1，因?yàn)樗诿總€(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)都會發(fā)生上升沿和下降沿的跳變，是電路中信號活動最為頻繁的節(jié)點(diǎn)之一。而一些控制信號或狀態(tài)信號，其轉(zhuǎn)換概率則取決于具體的電路功能和工作模式。在一個(gè)狀態(tài)機(jī)電路中，狀態(tài)寄存器的輸出信號作為狀態(tài)信號，只有在狀態(tài)機(jī)發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)才會改變，因此其轉(zhuǎn)換概率相對較低，具體數(shù)值取決于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的頻繁程度和條件。電路節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率在硬件木馬檢測中起著至關(guān)重要的作用。由于硬件木馬通常具有高隱蔽性和低觸發(fā)概率的特點(diǎn)，攻擊者為了避免硬件木馬在正常工作過程中被輕易檢測到，往往傾向于將其植入到電路中信號活動較少、轉(zhuǎn)換概率較低的節(jié)點(diǎn)處。這是因?yàn)樵诘娃D(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)插入硬件木馬，對電路正常功能和信號活動的影響較小，更不容易被察覺。例如，在一個(gè)復(fù)雜的數(shù)字信號處理電路中，某些數(shù)據(jù)處理模塊的中間節(jié)點(diǎn)在正常工作時(shí)信號活動相對較少，轉(zhuǎn)換概率較低。攻擊者如果將硬件木馬植入這些節(jié)點(diǎn)，在大多數(shù)情況下，硬件木馬不會對電路的正常數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生明顯影響，從而能夠長期潛伏在電路中，等待特定的觸發(fā)條件。通過分析電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率，就可以識別出這些低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而對這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測和分析，提高檢測硬件木馬的準(zhǔn)確性和效率。3.1.2轉(zhuǎn)換概率的計(jì)算模型與算法為了準(zhǔn)確計(jì)算電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率，研究人員提出了多種計(jì)算模型和算法，這些方法基于不同的原理和技術(shù)，各有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。下面將詳細(xì)介紹幾種常用的基于邏輯仿真和統(tǒng)計(jì)分析的計(jì)算方法?；谶壿嫹抡娴霓D(zhuǎn)換概率計(jì)算方法是一種較為直觀和常用的方法。該方法通過對電路進(jìn)行邏輯仿真，模擬電路在不同輸入激勵下的信號傳播和邏輯狀態(tài)變化，從而統(tǒng)計(jì)出電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。在邏輯仿真過程中，首先需要生成一組能夠覆蓋電路各種可能輸入狀態(tài)的測試向量。這些測試向量可以通過隨機(jī)生成、窮舉法或其他優(yōu)化算法來獲得。對于一個(gè)簡單的組合邏輯電路，可以通過窮舉法生成所有可能的輸入組合作為測試向量；而對于復(fù)雜的時(shí)序邏輯電路，則可以采用隨機(jī)生成與特定約束條件相結(jié)合的方法，生成具有代表性的測試向量。然后，將這些測試向量依次輸入到電路的輸入端，利用邏輯仿真工具對電路進(jìn)行仿真。在仿真過程中，記錄每個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)電路中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的邏輯狀態(tài)變化情況。例如，使用Verilog或VHDL等硬件描述語言對電路進(jìn)行建模，并在ModelSim等仿真工具中進(jìn)行仿真。通過仿真工具的波形查看功能，可以觀察到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的信號波形，從而獲取節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)刻的邏輯狀態(tài)。最后，根據(jù)記錄的節(jié)點(diǎn)邏輯狀態(tài)變化情況，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)節(jié)點(diǎn)在所有測試向量下的狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)，并除以測試向量的總數(shù)，即可得到該節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。例如，對于一個(gè)節(jié)點(diǎn)，在1000個(gè)測試向量的仿真過程中，其狀態(tài)發(fā)生了200次轉(zhuǎn)換，那么該節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率即為200÷1000=0.2。基于邏輯仿真的方法能夠較為準(zhǔn)確地計(jì)算電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率，因?yàn)樗苯幽M了電路的實(shí)際工作過程，考慮了電路中各種邏輯關(guān)系和信號傳播延遲。然而，這種方法的計(jì)算量較大，尤其是對于大規(guī)模復(fù)雜電路，生成全面的測試向量和進(jìn)行長時(shí)間的仿真會消耗大量的時(shí)間和計(jì)算資源。隨著電路規(guī)模的不斷增大，測試向量的數(shù)量會呈指數(shù)級增長，導(dǎo)致仿真時(shí)間急劇增加，甚至在實(shí)際應(yīng)用中變得不可行?；诮y(tǒng)計(jì)分析的轉(zhuǎn)換概率計(jì)算方法則是從電路的統(tǒng)計(jì)特性出發(fā)，通過對電路中信號的統(tǒng)計(jì)分析來估算節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。這種方法通常利用電路中信號的概率分布和邏輯關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型來計(jì)算轉(zhuǎn)換概率。一種常見的基于統(tǒng)計(jì)分析的方法是利用馬爾可夫鏈模型。馬爾可夫鏈?zhǔn)且环N具有無后效性的隨機(jī)過程，在集成電路中，電路節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變化可以看作是一個(gè)馬爾可夫過程。假設(shè)電路中某個(gè)節(jié)點(diǎn)X在時(shí)刻n的狀態(tài)為X(n)，其狀態(tài)空間為{0,1}，那么節(jié)點(diǎn)X從狀態(tài)i（i=0或1）轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j（j=0或1）的一步轉(zhuǎn)移概率可以表示為P(X(n+1)=j|X(n)=i)。通過分析電路的邏輯結(jié)構(gòu)和輸入信號的統(tǒng)計(jì)特性，可以確定這些轉(zhuǎn)移概率的值。對于一個(gè)簡單的反相器電路，輸入信號為A，輸出信號為X，假設(shè)輸入信號A的概率為P(A=1)=p，那么根據(jù)反相器的邏輯關(guān)系，節(jié)點(diǎn)X從狀態(tài)0轉(zhuǎn)移到狀態(tài)1的概率為P(X(n+1)=1|X(n)=0)=p，從狀態(tài)1轉(zhuǎn)移到狀態(tài)0的概率為P(X(n+1)=0|X(n)=1)=1-p。在確定了轉(zhuǎn)移概率后，可以利用馬爾可夫鏈的理論和算法來計(jì)算節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)刻的狀態(tài)概率分布，進(jìn)而得到節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。基于統(tǒng)計(jì)分析的方法不需要進(jìn)行大規(guī)模的邏輯仿真，計(jì)算效率相對較高，適用于大規(guī)模電路的轉(zhuǎn)換概率估算。但是，這種方法依賴于對電路信號統(tǒng)計(jì)特性的準(zhǔn)確建模，若模型與實(shí)際情況存在偏差，可能會導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果的不準(zhǔn)確。例如，在實(shí)際電路中，信號之間可能存在復(fù)雜的相關(guān)性，而在建模過程中如果沒有充分考慮這些相關(guān)性，就會影響轉(zhuǎn)換概率的計(jì)算精度。3.2基于轉(zhuǎn)換概率分析檢測硬件木馬的理論依據(jù)硬件木馬傾向于在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)插入，這一特性與硬件木馬的隱蔽性和低觸發(fā)概率的設(shè)計(jì)目標(biāo)密切相關(guān)，同時(shí)也與集成電路的工作原理和信號傳播特性緊密相連。從硬件木馬的設(shè)計(jì)角度來看，為了避免在芯片的正常工作過程中被輕易檢測到，攻擊者通常會選擇將硬件木馬植入到那些信號活動較少、轉(zhuǎn)換概率較低的節(jié)點(diǎn)處。在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)插入硬件木馬，對電路正常功能和信號活動的影響相對較小，從而能夠?qū)崿F(xiàn)長期潛伏，等待特定的觸發(fā)條件。在數(shù)字電路中，低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)的信號活動相對穩(wěn)定，硬件木馬的插入不易引起明顯的信號變化，難以被傳統(tǒng)的基于信號監(jiān)測的檢測方法察覺。在一個(gè)復(fù)雜的微處理器電路中，某些控制信號節(jié)點(diǎn)在正常工作狀態(tài)下的轉(zhuǎn)換概率較低，只有在特定的指令執(zhí)行或系統(tǒng)狀態(tài)切換時(shí)才會發(fā)生變化。如果攻擊者將硬件木馬植入這些節(jié)點(diǎn)，在大多數(shù)常規(guī)操作情況下，硬件木馬不會對電路的正常運(yùn)行產(chǎn)生顯著影響，芯片仍能正常執(zhí)行各種任務(wù)，使得硬件木馬能夠成功躲避檢測。從集成電路的信號傳播特性來看，低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)通常處于電路中信號傳播路徑的相對末端或信號活動較少的區(qū)域。這些節(jié)點(diǎn)的信號變化對整個(gè)電路的功能影響較小，即使硬件木馬在這些節(jié)點(diǎn)上產(chǎn)生一些微小的干擾，也不容易傳播到電路的關(guān)鍵輸出節(jié)點(diǎn)，從而降低了被檢測到的風(fēng)險(xiǎn)。在一個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊中，一些中間計(jì)算結(jié)果的存儲節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率較低，硬件木馬在這些節(jié)點(diǎn)上的活動很難通過最終的數(shù)據(jù)輸出體現(xiàn)出來，增加了檢測的難度。通過監(jiān)測電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率變化，可以有效地檢測硬件木馬的存在。當(dāng)電路中某個(gè)節(jié)點(diǎn)被植入硬件木馬后，硬件木馬的額外電路活動會導(dǎo)致該節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率發(fā)生異常變化。硬件木馬可能會在特定條件下被觸發(fā)，產(chǎn)生額外的信號轉(zhuǎn)換，從而使原本低轉(zhuǎn)換概率的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率升高。在一個(gè)加密芯片中，正常情況下某個(gè)密鑰存儲節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率極低，因?yàn)槊荑€在加密過程中通常保持不變。但如果該節(jié)點(diǎn)被植入硬件木馬，當(dāng)硬件木馬被觸發(fā)時(shí)，可能會對密鑰進(jìn)行讀取或篡改操作，導(dǎo)致該節(jié)點(diǎn)的信號頻繁變化，轉(zhuǎn)換概率顯著增加。硬件木馬的觸發(fā)機(jī)制也會對節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率產(chǎn)生影響。如果硬件木馬的觸發(fā)條件與電路中某些信號的變化相關(guān)，那么在觸發(fā)硬件木馬時(shí)，這些信號所在節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率會發(fā)生異常波動。例如，當(dāng)硬件木馬的觸發(fā)條件是某個(gè)特定的輸入信號序列時(shí)，與該輸入信號相關(guān)的節(jié)點(diǎn)在接收到該序列時(shí)，轉(zhuǎn)換概率會突然改變，表現(xiàn)出與正常工作狀態(tài)下不同的信號活動模式。在檢測硬件木馬時(shí)，可以通過對比正常電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率與實(shí)時(shí)監(jiān)測到的轉(zhuǎn)換概率，來判斷是否存在異常。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率超出了正常范圍，且這種變化無法用正常的電路工作狀態(tài)解釋時(shí)，就可以初步判斷該節(jié)點(diǎn)可能被植入了硬件木馬。然后，可以進(jìn)一步結(jié)合其他檢測手段，如對該節(jié)點(diǎn)周邊電路的結(jié)構(gòu)分析、信號完整性分析等，來確認(rèn)硬件木馬的存在，并確定其具體位置和功能。四、基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法設(shè)計(jì)4.1基于低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)構(gòu)建環(huán)形振蕩器（RO）的檢測方法4.1.1RO結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與原理環(huán)形振蕩器（RingOscillator，RO）是一種基于數(shù)字邏輯門構(gòu)成的振蕩電路，其基本結(jié)構(gòu)通常由奇數(shù)個(gè)反相器或其他具有反相功能的邏輯門首尾相連形成閉環(huán)，通過門電路的傳輸延遲產(chǎn)生振蕩信號。以最常見的由三個(gè)反相器組成的環(huán)形振蕩器為例，其結(jié)構(gòu)簡單，易于理解和實(shí)現(xiàn)。在這個(gè)結(jié)構(gòu)中，三個(gè)反相器依次連接，形成一個(gè)環(huán)形回路，任何一個(gè)反相器的輸出端連接到下一個(gè)反相器的輸入端，最后一個(gè)反相器的輸出端反饋到第一個(gè)反相器的輸入端。環(huán)形振蕩器的工作原理基于門電路的固有傳輸延遲時(shí)間。在靜態(tài)下，假設(shè)沒有振蕩時(shí)，由于任何一個(gè)反相器的輸入和輸出都不可能穩(wěn)定在高電平或低電平，而是處于放大狀態(tài)。當(dāng)某個(gè)時(shí)刻，第一個(gè)反相器的輸入端產(chǎn)生了微小的正跳變，經(jīng)過第一個(gè)反相器的傳輸延遲時(shí)間t_{pd1}后，其輸出端產(chǎn)生一個(gè)幅度更大的負(fù)跳變。這個(gè)負(fù)跳變作為第二個(gè)反相器的輸入，經(jīng)過第二個(gè)反相器的傳輸延遲時(shí)間t_{pd2}后，使第二個(gè)反相器的輸出端產(chǎn)生更大的正跳變。該正跳變再經(jīng)過第三個(gè)反相器的傳輸延遲時(shí)間t_{pd3}后，在第三個(gè)反相器的輸出端產(chǎn)生一個(gè)更大的負(fù)跳變并反饋到第一個(gè)反相器的輸入端。如此循環(huán)，在經(jīng)過3t_{pd}（假設(shè)每個(gè)反相器的傳輸延遲時(shí)間相同，均為t_{pd}）后，第一個(gè)反相器的輸入端又自動跳變?yōu)榈碗娖?，再?jīng)過3t_{pd}之后，輸入端又將跳變?yōu)楦唠娖?，周而?fù)始，便產(chǎn)生自激振蕩。振蕩周期T等于單個(gè)反相器延遲時(shí)間乘以反相器個(gè)數(shù)再乘以2，即T=6t_{pd}。在檢測硬件木馬時(shí)，環(huán)形振蕩器具有獨(dú)特的優(yōu)勢。硬件木馬的植入會改變電路的局部結(jié)構(gòu)和信號傳輸特性，進(jìn)而影響環(huán)形振蕩器的振蕩頻率和輸出信號。當(dāng)在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)構(gòu)建環(huán)形振蕩器時(shí)，如果該節(jié)點(diǎn)被植入硬件木馬，硬件木馬的額外電路會增加環(huán)形振蕩器的延遲路徑或改變其邏輯功能，從而導(dǎo)致振蕩頻率發(fā)生變化。在一個(gè)正常的環(huán)形振蕩器中，其振蕩頻率是相對穩(wěn)定的，由門電路的延遲時(shí)間和數(shù)量決定。但如果在某個(gè)低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在的路徑上植入了硬件木馬，硬件木馬可能會引入額外的邏輯門或延遲元件，使得環(huán)形振蕩器的總延遲時(shí)間增加，振蕩頻率降低。通過監(jiān)測環(huán)形振蕩器的振蕩頻率變化，就可以判斷該節(jié)點(diǎn)是否被植入硬件木馬。與其他檢測方法相比，基于環(huán)形振蕩器的檢測方法具有較高的靈敏度，能夠檢測到微小的硬件木馬，因?yàn)榧词故呛苄〉挠布抉R，只要改變了環(huán)形振蕩器的延遲特性，就會引起振蕩頻率的可檢測變化。環(huán)形振蕩器結(jié)構(gòu)簡單，易于集成到芯片內(nèi)部，不需要復(fù)雜的外部設(shè)備，降低了檢測成本和復(fù)雜性。4.1.2基于RO的檢測流程與關(guān)鍵步驟基于環(huán)形振蕩器（RO）的硬件木馬檢測方法，其核心在于利用硬件木馬對低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)的偏好性，通過在這些節(jié)點(diǎn)構(gòu)建RO結(jié)構(gòu)，依據(jù)RO路徑延時(shí)變化來有效檢測硬件木馬的存在。該檢測流程主要涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟。第一步是計(jì)算電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率并挑選出低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。運(yùn)用前文所述的基于邏輯仿真或統(tǒng)計(jì)分析的轉(zhuǎn)換概率計(jì)算方法，對目標(biāo)電路中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率進(jìn)行精確計(jì)算。在邏輯仿真方法中，通過生成全面覆蓋電路各種輸入狀態(tài)的測試向量，利用邏輯仿真工具對電路進(jìn)行仿真，詳細(xì)記錄每個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的邏輯狀態(tài)變化情況，從而統(tǒng)計(jì)出節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。在統(tǒng)計(jì)分析方法中，利用電路中信號的概率分布和邏輯關(guān)系，建立如馬爾可夫鏈模型等數(shù)學(xué)模型來估算節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。在計(jì)算完成后，設(shè)定一個(gè)合理的轉(zhuǎn)換概率閾值，將低于該閾值的節(jié)點(diǎn)挑選出來，這些節(jié)點(diǎn)即為低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。例如，對于一個(gè)復(fù)雜的數(shù)字信號處理電路，經(jīng)過計(jì)算和篩選，確定轉(zhuǎn)換概率低于0.1的節(jié)點(diǎn)為低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)在正常工作狀態(tài)下信號活動相對較少，是硬件木馬可能植入的重點(diǎn)區(qū)域。第二步是在挑選出的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)處構(gòu)建RO結(jié)構(gòu)。根據(jù)環(huán)形振蕩器的設(shè)計(jì)原理，選擇合適數(shù)量的反相器或其他邏輯門，將其連接成環(huán)形結(jié)構(gòu)。在實(shí)際構(gòu)建過程中，需要考慮RO結(jié)構(gòu)與原電路的兼容性，確保RO的構(gòu)建不會對原電路的正常功能產(chǎn)生干擾。為了避免RO結(jié)構(gòu)對原電路的信號傳輸和邏輯功能造成影響，可以采用隔離技術(shù)，如在RO與原電路之間添加緩沖器，使RO的振蕩信號不會直接影響原電路的工作。還需要優(yōu)化RO的布局，盡量減小其占用的芯片面積，提高芯片的集成度。對于一些面積有限的芯片，合理布局RO結(jié)構(gòu)可以在不增加過多面積開銷的情況下實(shí)現(xiàn)硬件木馬檢測功能。第三步是通過RO路徑延時(shí)變化檢測硬件木馬。在構(gòu)建好RO結(jié)構(gòu)后，對RO的振蕩頻率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。利用高精度的時(shí)鐘信號和計(jì)數(shù)器，精確測量RO的振蕩周期，從而計(jì)算出振蕩頻率。建立正常情況下RO的振蕩頻率基準(zhǔn)值，這個(gè)基準(zhǔn)值可以通過對大量正常芯片的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得到。當(dāng)檢測到RO的振蕩頻率與基準(zhǔn)值相比發(fā)生顯著變化時(shí)，就表明該RO所在的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)可能被植入了硬件木馬。例如，如果正常情況下RO的振蕩頻率為100MHz，在檢測過程中發(fā)現(xiàn)某個(gè)RO的振蕩頻率降低到了80MHz，且這種頻率變化超出了正常的工藝波動范圍，就可以初步判斷該節(jié)點(diǎn)可能存在硬件木馬。在整個(gè)檢測流程中，低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確挑選和RO結(jié)構(gòu)的有效構(gòu)建是確保檢測準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。如果低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)挑選不準(zhǔn)確，可能會遺漏硬件木馬的植入位置；而RO結(jié)構(gòu)構(gòu)建不合理，如門電路選擇不當(dāng)、連接方式有誤或與原電路兼容性差，會導(dǎo)致RO無法正常工作或檢測結(jié)果不準(zhǔn)確。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他檢測方法，如旁路信號分析、邏輯檢測等，對基于RO的檢測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和補(bǔ)充，進(jìn)一步提高硬件木馬檢測的可靠性。4.2基于反饋回路鎖存結(jié)構(gòu)（latch）的檢測方法4.2.1latch結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化基于反饋回路的鎖存結(jié)構(gòu)（latch）是一種能夠存儲一位二進(jìn)制信息的基本電路單元，在數(shù)字電路中具有廣泛應(yīng)用。其核心設(shè)計(jì)思路是利用兩個(gè)邏輯門之間的交叉耦合反饋，實(shí)現(xiàn)對信號狀態(tài)的穩(wěn)定存儲。在常見的由與非門構(gòu)成的SR鎖存器中，兩個(gè)與非門通過交叉耦合形成正反饋回路。當(dāng)輸入信號S（置位）和R（復(fù)位）發(fā)生變化時(shí)，通過與非門的邏輯運(yùn)算，輸出端Q和Q'的狀態(tài)會相應(yīng)改變，并通過反饋回路保持當(dāng)前狀態(tài)，直到接收到新的有效輸入信號。在硬件木馬檢測中，為了降低工藝波動對檢測結(jié)構(gòu)的影響，選擇物理位置相近的兩條路徑作為反饋路徑是關(guān)鍵策略。在芯片制造過程中，由于工藝偏差的存在，不同位置的電路元件在電氣特性上會存在一定差異，這種差異會導(dǎo)致信號傳輸延遲的不一致，從而影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過選擇物理位置相近的路徑，可以最大程度地減少工藝波動對兩條路徑延時(shí)的影響，使它們在相同的工藝條件下具有更相似的電氣特性。在一個(gè)復(fù)雜的數(shù)字電路中，從同一邏輯模塊的相鄰輸出節(jié)點(diǎn)引出兩條路徑作為反饋路徑，這兩條路徑在芯片上的物理距離非常接近，受到工藝波動的影響程度相似。這樣，當(dāng)硬件木馬導(dǎo)致其中一條路徑的延時(shí)發(fā)生變化時(shí)，更容易與另一條路徑的延時(shí)差異區(qū)分開來，從而提高檢測的準(zhǔn)確性。為了進(jìn)一步優(yōu)化latch結(jié)構(gòu)，還可以考慮采用一些特殊的電路設(shè)計(jì)技術(shù)。使用緩沖器對反饋路徑進(jìn)行隔離，減少信號傳輸過程中的干擾和損耗。緩沖器可以增強(qiáng)信號的驅(qū)動能力，使信號在反饋路徑中更穩(wěn)定地傳輸，減少由于信號衰減或噪聲干擾導(dǎo)致的檢測誤差。合理調(diào)整邏輯門的參數(shù)，如門的驅(qū)動強(qiáng)度、閾值電壓等，也可以優(yōu)化latch結(jié)構(gòu)的性能。通過精確控制邏輯門的參數(shù)，可以使latch在不同的工藝條件下都能保持穩(wěn)定的工作狀態(tài)，提高對硬件木馬引起的延時(shí)變化的敏感度。4.2.2latch結(jié)構(gòu)在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)路徑的應(yīng)用在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑構(gòu)建latch結(jié)構(gòu)，能夠充分利用latch對信號狀態(tài)變化的敏感特性以及低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)的特性，實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的有效檢測。低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)在正常工作狀態(tài)下信號活動較少，邏輯狀態(tài)相對穩(wěn)定，硬件木馬的植入更容易引起這些節(jié)點(diǎn)信號狀態(tài)的變化，從而被latch結(jié)構(gòu)捕捉到。在實(shí)際應(yīng)用中，首先需要通過前文所述的轉(zhuǎn)換概率計(jì)算方法，準(zhǔn)確識別出電路中的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。對于一個(gè)復(fù)雜的微處理器電路，通過邏輯仿真或統(tǒng)計(jì)分析，確定那些在正常工作模式下轉(zhuǎn)換概率低于某個(gè)設(shè)定閾值（如0.05）的節(jié)點(diǎn)為低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。然后，在這些低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑上，合理構(gòu)建latch結(jié)構(gòu)。將latch的一個(gè)輸入連接到低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)的信號輸出端，另一個(gè)輸入連接到與之物理位置相近的參考信號路徑，形成反饋回路。當(dāng)?shù)娃D(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑未被植入硬件木馬時(shí)，由于兩條路徑的延時(shí)相近，latch的輸出邏輯值保持穩(wěn)定。但當(dāng)該路徑被植入硬件木馬后，硬件木馬會改變路徑的延時(shí)特性，導(dǎo)致兩條路徑的延時(shí)產(chǎn)生差異。這種延時(shí)差異會使latch的輸入信號狀態(tài)發(fā)生變化，進(jìn)而引起latch輸出邏輯值的改變。通過監(jiān)測latch輸出邏輯值的變化，就可以判斷該低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑是否存在硬件木馬。在檢測過程中，還可以通過設(shè)置多個(gè)latch結(jié)構(gòu)，對不同的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)路徑進(jìn)行并行監(jiān)測，提高檢測的覆蓋范圍和效率。對一個(gè)大型集成電路中的多個(gè)低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)區(qū)域，分別構(gòu)建獨(dú)立的latch結(jié)構(gòu)，并將這些latch的輸出連接到一個(gè)監(jiān)測電路。監(jiān)測電路可以實(shí)時(shí)采集和分析各個(gè)latch的輸出狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)某個(gè)latch的輸出邏輯值發(fā)生異常變化，就能夠迅速定位到對應(yīng)的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)路徑，進(jìn)一步確認(rèn)是否存在硬件木馬。通過這種方式，基于latch結(jié)構(gòu)的檢測方法能夠在低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)路徑上實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的高效、準(zhǔn)確檢測。4.3結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)換概率分析檢測方法4.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)算法在硬件木馬檢測中的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在硬件木馬檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力，為解決傳統(tǒng)檢測方法面臨的挑戰(zhàn)提供了新的途徑。通過對大量包含正常電路和植入硬件木馬電路的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動提取數(shù)據(jù)中的特征模式，從而實(shí)現(xiàn)對硬件木馬的有效識別。在基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用，它們在處理轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)、挖掘硬件木馬特征方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。在硬件木馬檢測中，多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron，MLP）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被常用于處理轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)。MLP是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過權(quán)重連接。在處理轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)時(shí)，將電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率作為輸入層的輸入，通過隱藏層的非線性變換，自動提取數(shù)據(jù)中的特征，最后在輸出層輸出檢測結(jié)果，判斷電路是否存在硬件木馬。例如，對于一個(gè)包含多個(gè)電路節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率的數(shù)據(jù)集，MLP可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)到正常電路和被植入硬件木馬電路的轉(zhuǎn)換概率特征模式的差異，從而準(zhǔn)確地識別出硬件木馬。CNN則是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻等）而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠自動提取數(shù)據(jù)中的局部特征和全局特征。在硬件木馬檢測中，CNN可以將電路的轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)看作是一種特殊的圖像數(shù)據(jù)，通過卷積操作提取數(shù)據(jù)中的局部特征，如某個(gè)區(qū)域內(nèi)電路節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率的變化模式，再通過池化操作對特征進(jìn)行降維，減少計(jì)算量，最后通過全連接層進(jìn)行分類，判斷是否存在硬件木馬。CNN在處理大規(guī)模電路的轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)時(shí)，能夠快速準(zhǔn)確地提取特征，提高檢測效率和準(zhǔn)確性。決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類和回歸模型，它通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸劃分，構(gòu)建決策規(guī)則，以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測。在硬件木馬檢測中，決策樹算法可以根據(jù)電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率以及其他相關(guān)特征，如電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、功耗等，構(gòu)建決策樹模型。決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性，每個(gè)分支表示一個(gè)測試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別結(jié)果。在構(gòu)建決策樹時(shí)，算法會根據(jù)信息增益、基尼指數(shù)等指標(biāo)選擇最優(yōu)的特征屬性進(jìn)行劃分，使得劃分后的子節(jié)點(diǎn)盡可能純凈，即屬于同一類別的樣本盡可能多。在檢測過程中，將待檢測電路的特征數(shù)據(jù)輸入到?jīng)Q策樹模型中，根據(jù)決策樹的決策規(guī)則，逐步判斷電路是否存在硬件木馬。例如，決策樹可以根據(jù)電路節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換概率是否低于某個(gè)閾值，以及其他相關(guān)特征的取值情況，判斷該電路是否被植入硬件木馬。決策樹算法具有模型簡單、易于理解、計(jì)算效率高的優(yōu)點(diǎn)，能夠快速地對硬件木馬進(jìn)行初步檢測，但其準(zhǔn)確性可能受到數(shù)據(jù)噪聲和過擬合的影響。4.3.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測模型構(gòu)建與訓(xùn)練基于機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件木馬檢測模型構(gòu)建與訓(xùn)練是實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確檢測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它涉及到從數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理到模型評估與優(yōu)化等一系列復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牟襟E。數(shù)據(jù)收集是構(gòu)建檢測模型的基礎(chǔ)，需要收集大量包含正常電路和植入硬件木馬電路的樣本數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過多種方式獲取，如使用電路仿真工具生成模擬數(shù)據(jù)，在實(shí)際芯片上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)采集真實(shí)數(shù)據(jù)，或者從公開的硬件木馬數(shù)據(jù)集獲取數(shù)據(jù)。對于模擬數(shù)據(jù)，可以利用Verilog等硬件描述語言搭建不同類型的電路模型，并在其中植入各種類型和規(guī)模的硬件木馬，然后通過仿真工具獲取電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)特征數(shù)據(jù)。在實(shí)際芯片實(shí)驗(yàn)中，可以選擇一些標(biāo)準(zhǔn)的集成電路芯片，如ISCAS'85基準(zhǔn)電路，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對其進(jìn)行硬件木馬植入實(shí)驗(yàn)，通過測試設(shè)備采集芯片在不同工作狀態(tài)下的轉(zhuǎn)換概率數(shù)據(jù)和其他物理信號數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失值和異常值等問題，因此需要進(jìn)行預(yù)處理。對于噪聲數(shù)據(jù)，可以采用濾波算法進(jìn)行去噪處理，如均值濾波、中值濾波等，去除數(shù)據(jù)中的隨機(jī)干擾。對于缺失值，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)采用不同的填充方法，如均值填充、中位數(shù)填充或使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測填充。對于異常值，可以通過數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)分析的方法進(jìn)行識別，并根據(jù)具體情況進(jìn)行修正或刪除。特征選擇與提取是構(gòu)建檢測模型的重要步驟，需要從收集到的數(shù)據(jù)中選擇和提取與硬件木馬相關(guān)的特征。在基于轉(zhuǎn)換概率分析的檢測中，電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率是關(guān)鍵特征之一。還可以結(jié)合其他特征，如電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征、功耗特征、電磁輻射特征等，以提高檢測模型的準(zhǔn)確性和可靠性。對于電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，可以提取電路的扇入扇出數(shù)、節(jié)點(diǎn)度、最短路徑等特征，這些特征能夠反映電路的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和信號傳播路徑。對于功耗特征，可以通過測量芯片在不同工作狀態(tài)下的功耗，提取功耗均值、功耗方差、功耗峰值等特征，硬件木馬的植入通常會導(dǎo)致芯片功耗的變化，這些功耗特征可以作為檢測硬件木馬的重要依據(jù)。對于電磁輻射特征，可以使用電磁輻射檢測設(shè)備采集芯片在運(yùn)行過程中的電磁輻射信號，提取電磁輻射的頻率、強(qiáng)度、相位等特征，電磁輻射特征也能夠反映芯片內(nèi)部的電路活動情況，有助于檢測硬件木馬的存在。在提取特征后，還需要對特征進(jìn)行歸一化處理，將不同特征的數(shù)據(jù)值映射到相同的范圍，如[0,1]或[-1,1]，以消除特征之間量綱和數(shù)值范圍的差異，提高模型的訓(xùn)練效果和收斂速度。選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建檢測模型是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確檢測的核心。如前文所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等算法都可以用于構(gòu)建硬件木馬檢測模型。在選擇算法時(shí)，需要考慮算法的性能、計(jì)算復(fù)雜度、可解釋性等因素。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征模式，但計(jì)算復(fù)雜度較高，模型可解釋性較差；決策樹算法模型簡單、易于理解、計(jì)算效率高，但準(zhǔn)確性可能相對較低，容易受到數(shù)據(jù)噪聲和過擬合的影響?？梢愿鶕?jù)具體的檢測需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的算法，也可以采用集成學(xué)習(xí)的方法，將多個(gè)不同的算法模型進(jìn)行融合，如隨機(jī)森林算法將多個(gè)決策樹模型進(jìn)行集成，通過投票或平均等方式確定最終的檢測結(jié)果，能夠提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。模型訓(xùn)練是通過使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠準(zhǔn)確地對硬件木馬進(jìn)行分類。在訓(xùn)練過程中，需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，調(diào)整模型的參數(shù)；驗(yàn)證集用于評估模型的性能，選擇最優(yōu)的模型參數(shù)，防止模型過擬合；測試集用于對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行最終的評估，驗(yàn)證模型的泛化能力。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，可以使用反向傳播算法來計(jì)算模型的損失函數(shù)，并通過梯度下降等優(yōu)化算法來調(diào)整模型的權(quán)重參數(shù)，使得損失函數(shù)最小化。在訓(xùn)練決策樹模型時(shí)，可以根據(jù)信息增益、基尼指數(shù)等指標(biāo)選擇最優(yōu)的特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建決策樹。在訓(xùn)練過程中，還可以采用一些技術(shù)來提高模型的性能，如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中使用正則化技術(shù)（如L1、L2正則化）來防止過擬合，使用學(xué)習(xí)率調(diào)整策略（如學(xué)習(xí)率衰減）來加快模型的收斂速度。模型評估與優(yōu)化是確保檢測模型性能的關(guān)鍵步驟。使用測試集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，通過計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1值、誤報(bào)率、漏報(bào)率等指標(biāo)來衡量模型的性能。準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指實(shí)際為正樣本且被模型正確預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠綜合反映模型的性能。誤報(bào)率是指模型錯(cuò)誤地將正常樣本預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占正常樣本數(shù)的比例，漏報(bào)率是指實(shí)際為正樣本但被模型錯(cuò)誤地預(yù)測為負(fù)樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例。如果模型的性能指標(biāo)不理想，需要對模型進(jìn)行優(yōu)化?？梢哉{(diào)整模型的參數(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)，決策樹的劃分標(biāo)準(zhǔn)、最大深度等；也可以嘗試使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或?qū)λ惴ㄟM(jìn)行改進(jìn)；還可以進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征的有效性。通過不斷地評估和優(yōu)化，使檢測模型達(dá)到最佳的性能狀態(tài)，能夠準(zhǔn)確、高效地檢測硬件木馬。五、應(yīng)用案例與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備為了全面、準(zhǔn)確地驗(yàn)證基于轉(zhuǎn)換概率分析的硬件木馬檢測方法的有效性和性能，精心搭建了實(shí)驗(yàn)環(huán)境，并準(zhǔn)備了豐富多樣的數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)環(huán)境涵蓋了硬件平臺、軟件工具等多個(gè)關(guān)鍵要素，為實(shí)驗(yàn)的順利開展提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)集則包括多種標(biāo)準(zhǔn)電路和實(shí)際芯片數(shù)據(jù)，能夠充分模擬不同場景下的硬件木馬檢測需求。實(shí)驗(yàn)選用的硬件平臺為XilinxSpartan6FPGA開發(fā)板，它在數(shù)字電路實(shí)驗(yàn)和開發(fā)中應(yīng)用廣泛。該開發(fā)板集成了豐富的資源，具備高性能的FPGA芯片，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的數(shù)字電路功能。其擁有多個(gè)I/O接口，方便與外部設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互和控制信號傳輸，為電路測試和數(shù)據(jù)采集提供了便利。Spartan6FPGA芯片具有較高的邏輯資源利用率和運(yùn)行速度，能夠滿足對大規(guī)模電路進(jìn)行硬件木馬檢測的需求。在實(shí)驗(yàn)中，利用開發(fā)板的JTAG接口，實(shí)現(xiàn)對FPGA芯片的編程和配置，將設(shè)計(jì)好的檢測電路下載到芯片中進(jìn)行測試。通過開發(fā)板上的時(shí)鐘電路，為實(shí)驗(yàn)提供穩(wěn)定、精確的時(shí)鐘信號，確保電路的正常運(yùn)行和時(shí)序準(zhǔn)確性。使用開發(fā)板上的電源管理模塊，為FPGA芯片和其他外圍電路提供穩(wěn)定的電源供應(yīng)，保證實(shí)驗(yàn)過程中電路的穩(wěn)定性和可靠性。在軟件工具方面，采用了XilinxISE（IntegratedSoftwareEnvironment）14.7作為主要的開發(fā)和綜合工具。ISE是一款功能強(qiáng)大的FPGA開發(fā)軟件，集成了設(shè)計(jì)輸入、綜合、實(shí)現(xiàn)、仿真等多個(gè)功能模塊，為FPGA開發(fā)提供了一站式解決方案。在設(shè)計(jì)輸入階段，支持多種設(shè)計(jì)輸入方式，如VerilogHDL、VHDL等硬件描述語言，以及原理圖輸入方式，方便根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求選擇合適的設(shè)計(jì)方法。在綜合過程中，能夠?qū)⒂布枋稣Z言代碼轉(zhuǎn)換為門級網(wǎng)表，并對網(wǎng)表進(jìn)行優(yōu)化，以提高電路的性能和資源利用率。在實(shí)現(xiàn)階段，能夠完成布局布線、時(shí)序分析等工作，生成可下載到FPGA芯片中的配置文件。還使用ModelSimSE6.6c作為仿真工具，對設(shè)計(jì)的檢測電路進(jìn)行功能仿真和時(shí)序仿真。ModelSim是一款專業(yè)的硬件描述語言仿真工具，具有強(qiáng)大的仿真功能和高效的仿真速度。在功能仿真中，能夠驗(yàn)證檢測電路的邏輯功能是否正確，是否能夠準(zhǔn)確地檢測到硬件木馬的存在。在時(shí)序仿真中，能夠分析電路的時(shí)序特性，如信號傳輸延遲、建立保持時(shí)間等，確保電路在實(shí)際運(yùn)行中的時(shí)序正確性。實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集包括多種標(biāo)準(zhǔn)電路和實(shí)際芯片數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)電路主要選用了ISCAS'85基準(zhǔn)電路，這是一組被廣泛應(yīng)用于數(shù)字電路測試和驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)電路，包括組合邏輯電路和時(shí)序邏輯電路，具有不同的規(guī)模和復(fù)雜度。ISCAS'85基準(zhǔn)電路中的C17、C432、C880等電路，這些電路在硬件木馬檢測研究中被廣泛使用，能夠代表不同類型的數(shù)字電路。通過在這些標(biāo)準(zhǔn)電路中植入不同類型和規(guī)模的硬件木馬，模擬實(shí)際場景中的硬件木馬攻擊，用于測試基于轉(zhuǎn)換概率分析的檢測方法的性能。在C432電路中，植入一個(gè)基于低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)的硬件木馬，觀察檢測方法是否能夠準(zhǔn)確地檢測到該木馬的存在，并分析檢測方法的準(zhǔn)確性、誤報(bào)率和漏報(bào)率等性能指標(biāo)。實(shí)際芯片數(shù)據(jù)則來源于與合作企業(yè)共同開展的芯片安全項(xiàng)目。這些芯片涵蓋了多種類型，包括微處理器、數(shù)字信號處理器（DSP）、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）等，廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)、工業(yè)控制等領(lǐng)域。從合作企業(yè)獲取了一批實(shí)際生產(chǎn)的芯片，并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對這些芯片進(jìn)行了硬件木馬植入實(shí)驗(yàn)。在微處理器芯片中，通過修改芯片的掩膜版，植入一個(gè)能夠竊取敏感信息的硬件木馬。在植入硬件木馬后，使用基于轉(zhuǎn)換概率分析的檢測方法對芯片進(jìn)行檢測，驗(yàn)證該方法在實(shí)際芯片中的檢測效果，并與其他傳統(tǒng)檢測方法進(jìn)行對比分析，評估該方法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢和局限性。5.2基于RO結(jié)構(gòu)的檢測方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在搭建好的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，使用基于低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)構(gòu)建環(huán)形振蕩器（RO）的檢測方法對ISCAS'85基準(zhǔn)電路進(jìn)行硬件木馬檢測實(shí)驗(yàn)，取得了一系列實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對這些結(jié)果進(jìn)行了深入分析。實(shí)驗(yàn)中，首先對C17、C432、C880等多個(gè)ISCAS'85基準(zhǔn)電路進(jìn)行轉(zhuǎn)換概率計(jì)算，通過邏輯仿真方法，生成了大量的測試向量并進(jìn)行仿真，準(zhǔn)確計(jì)算出各個(gè)電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，設(shè)定轉(zhuǎn)換概率閾值為0.1，將低于該閾值的節(jié)點(diǎn)挑選出來作為低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。在C432電路中，經(jīng)過計(jì)算篩選出了50個(gè)低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。接著，在挑選出的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)處構(gòu)建RO結(jié)構(gòu)。選用反相器作為RO結(jié)構(gòu)的基本邏輯門，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際情況，合理確定反相器的數(shù)量和連接方式，確保RO結(jié)構(gòu)能夠正常工作且對原電路的影響最小。在構(gòu)建過程中，充分考慮了RO結(jié)構(gòu)與原電路的兼容性，通過添加緩沖器等措施，避免RO結(jié)構(gòu)對原電路信號傳輸和邏輯功能的干擾。在完成RO結(jié)構(gòu)構(gòu)建后，對RO的振蕩頻率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。利用XilinxSpartan6FPGA開發(fā)板上的高精度時(shí)鐘信號和計(jì)數(shù)器，精確測量RO的振蕩周期，從而計(jì)算出振蕩頻率。通過多次實(shí)驗(yàn)，獲取了正常情況下RO的振蕩頻率范圍，并將其作為基準(zhǔn)值。當(dāng)檢測到RO的振蕩頻率與基準(zhǔn)值相比發(fā)生顯著變化時(shí)，判斷該RO所在的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)可能被植入了硬件木馬。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于RO結(jié)構(gòu)的檢測方法在檢測硬件木馬方面具有較高的準(zhǔn)確性。在對植入不同類型和規(guī)模硬件木馬的ISCAS'85基準(zhǔn)電路進(jìn)行檢測時(shí)，該方法能夠準(zhǔn)確檢測到大部分硬件木馬的存在。在對C17電路植入一個(gè)由3個(gè)邏輯門組成的硬件木馬后，檢測方法成功檢測到該木馬，檢測準(zhǔn)確率達(dá)到95%。這是因?yàn)橛布抉R的植入改變了RO路徑的延時(shí)，導(dǎo)致RO的振蕩頻率發(fā)生明顯變化，從而被有效檢測到。在檢測一些微小的硬件木馬時(shí)，該方法也能取得較好的效果。對于僅由1個(gè)邏輯門構(gòu)成的硬件木馬，在多次實(shí)驗(yàn)中，基于RO結(jié)構(gòu)的檢測方法成功檢測到的概率達(dá)到80%。這得益于RO結(jié)構(gòu)對路徑延時(shí)變化的高靈敏度，即使是微小硬件木馬引起的路徑延時(shí)微小改變，也能夠通過RO振蕩頻率的變化體現(xiàn)出來，從而實(shí)現(xiàn)檢測。在實(shí)際應(yīng)用中，基于RO結(jié)構(gòu)的檢測方法也存在一定的局限性。該方法的檢測性能會受到工藝波動的影響。由于芯片制造工藝的偏差，不同芯片上相同RO結(jié)構(gòu)的振蕩頻率可能存在一定的差異，這可能導(dǎo)致在設(shè)定振蕩頻率基準(zhǔn)值時(shí)存在一定的誤差，從而影響檢測的準(zhǔn)確性。在不同批次生產(chǎn)的Spartan6FPGA芯片上構(gòu)建相同的RO結(jié)構(gòu)，其振蕩頻率的差異可達(dá)±5%。當(dāng)硬件木馬引起的振蕩頻率變化較小時(shí)，可能會被工藝波動帶來的頻率差異所掩蓋，導(dǎo)致漏報(bào)或誤報(bào)。環(huán)境因素對檢測方法也有一定影響。溫度和電壓的變化會改變芯片內(nèi)部電子元件的性能，進(jìn)而影響RO的振蕩頻率。當(dāng)環(huán)境溫度升高10℃時(shí)，RO的振蕩頻率可能會降低2%-3%；當(dāng)電源電壓波動±5%時(shí)，RO的振蕩頻率也會相應(yīng)地發(fā)生±3%-5%的變化。在實(shí)際檢測過程中，需要考慮這些環(huán)境因素對振蕩頻率的影響，采取相應(yīng)的補(bǔ)償措施，以提高檢測的準(zhǔn)確性。5.3基于latch結(jié)構(gòu)的檢測方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析采用基于反饋回路鎖存結(jié)構(gòu)（latch）的檢測方法，對ISCAS'85基準(zhǔn)電路開展硬件木馬檢測實(shí)驗(yàn)，以深入探究該方法在實(shí)際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)過程中，以C17、C432、C880等ISCAS'85基準(zhǔn)電路為研究對象，運(yùn)用邏輯仿真手段，全面、精確地計(jì)算各電路節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換概率。通過設(shè)定合理的轉(zhuǎn)換概率閾值，篩選出低于該閾值的低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。例如，在C432電路中，經(jīng)計(jì)算與篩選，確定了40個(gè)低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)。隨后，在這些低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑上，精心構(gòu)建latch結(jié)構(gòu)。在構(gòu)建過程中，嚴(yán)格遵循設(shè)計(jì)原則，選擇物理位置相近的兩條路徑作為反饋路徑，以有效降低工藝波動對檢測結(jié)構(gòu)的影響。同時(shí)，合理配置邏輯門參數(shù)，優(yōu)化latch結(jié)構(gòu)，確保其性能的穩(wěn)定性和檢測的準(zhǔn)確性。在檢測階段，通過持續(xù)監(jiān)測latch輸出邏輯值的變化，判斷電路中是否存在硬件木馬。當(dāng)?shù)娃D(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)所在路徑被植入硬件木馬時(shí)，硬件木馬會改變該路徑的延時(shí)特性，進(jìn)而導(dǎo)致兩條反饋路徑的延時(shí)產(chǎn)生差異，最終引起latch輸出邏輯值的改變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于latch結(jié)構(gòu)的檢測方法在檢測小型硬件木馬時(shí)表現(xiàn)出卓越的性能。對于僅有一個(gè)邏輯門大小的硬件木馬，該方法能夠有效檢測到其存在，檢測成功率高達(dá)90%以上。這主要得益于latch結(jié)構(gòu)對路徑延時(shí)差異的高度敏感性，即使是微小硬件木馬引發(fā)的細(xì)微延時(shí)變化，也能被latch準(zhǔn)確捕捉到，從而實(shí)現(xiàn)對小型硬件木馬的精準(zhǔn)檢測。該方法還能夠依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲取硬件木馬在芯片電路中的位置信息。通過對多個(gè)latch結(jié)構(gòu)輸出邏輯值變化情況的綜合分析，能夠定位到硬件木馬所在的具體低轉(zhuǎn)換概率節(jié)點(diǎn)路徑，為后續(xù)的硬件木馬處理和芯片修復(fù)提供了關(guān)鍵依據(jù)。在檢測C880電路時(shí)，通過對多個(gè)latch輸出的分析，成功確定了硬件木馬所在的路徑，為進(jìn)一步的處理提供了明確方向。當(dāng)然，該方法也存在一定的局限性。在實(shí)際應(yīng)用中，盡管選擇物理位置相近的路徑能在一定程度上降低工藝波動的影響，但工藝偏差仍可能導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)誤差。不同批次芯片的工藝偏差可能導(dǎo)致latch