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硬件木馬給集成電路芯片的可靠性帶來巨大威脅，為此，提出一種基于主成分分析（PCA）和長短時記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件木馬檢測方法。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練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，使該分類器達到識別硬件木馬的目的。實驗結(jié)果表明，該方法能對木馬進行有效識別能檢測出木馬面積占總電路面積比為0.74%的硬件木馬。
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