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硬件木馬給集成電路芯片的可靠性帶來(lái)巨大威脅，為此，提出一種基于主成分分析（PCA）和長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件木馬檢測(cè)方法。利用PCA提取側(cè)信道信息中的電流特征向量，并利用該特征向量訓(xùn)練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器，使該分類(lèi)器達(dá)到識(shí)別硬件木馬的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能對(duì)木馬進(jìn)行有效識(shí)別能檢測(cè)出木馬面積占總電路面積比為0.74%的硬件木馬。
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