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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：魏延海,李雄伟,张阳,胡晓阳,张坤鹏,
单位：1.陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心,石家庄050003；2.中国人民解放军66407部队,北京100093；
关键词：硬件木马,旁路信号,改进模糊C-均值算法,支持向量数据描述,隶属度,
基金：国家自然科学基金资助项目；国家青年科学基金资助项目；河北省自然科学基金资助项目；；
针对硬件木马（HT）种类繁多难以获取未知木马特征及采集的旁路信号含噪声问题，提出了一种基于IFCM加权的SVDD（IFCMW-SVDD）硬件木马检测方法。传统支持向量数据描述（SVDD）在解决单分类问题时存在相同条件下训练全部样本的不足，需要根据相应问题对样本有主次之分进行训练。通过一种改进的模糊C均值方法（IFCM）计算金片旁路信号的隶属度，将其作为样本特征的权重（W）系数，使得针对硬件木马检测问题构建SVDD模型的支持向量能够描述金片信号的同时尽可能减小描述范围。实验表明，所提方法实现单分类硬件木马检测的同时较传统SVDD算法在检测精度和稳定性上都有所提高。
来源：2019年第10期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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