[發明專利]芯片類型識別系統、方法及裝置在審
| 申請號: | 201611119566.1 | 申請日: | 2016-12-07 |
| 公開(公告)號: | CN106814257A | 公開(公告)日: | 2017-06-09 |
| 發明(設計)人: | 張洪欣;朱瑞;甘罕;王振友;米芳 | 申請(專利權)人: | 北京郵電大學 |
| 主分類號: | G01R29/08 | 分類號: | G01R29/08;G01R13/02;G06F21/44;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司11002 | 代理人: | 湯財寶 |
| 地址: | 100876*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 芯片 類型 識別 系統 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及信息安全技術領域,更具體地,涉及一種芯片類型識別系統、方法及裝置。
背景技術
隨著科技水平的日益提高,各種信息安全手段,如密碼算法和安全芯片,越來越廣泛地被用于日常生活、經濟活動及軍事應用中。同時,針對密碼算法和硬件設備的攻擊和防護研究也在不斷深入。芯片在運行過程中會泄露除輸入輸出以外的信息,如功耗、電磁輻射、故障錯誤及時序信息等。由于利用高靈敏度的儀器截獲設備中泄漏的電磁信號,根據泄露的電磁信號獲取情報比用其它方法獲得情報要更加準確、可靠、及時、連續且擁有更好的隱蔽性而不易被對方察覺,從而利用電磁泄漏竊取機密信息是國內外情報機關截獲信息的重要途徑。另外,電磁截獲的內容十分廣泛,如軍事、政治及經濟情報等。
其中,電磁分析對象主要是各種嵌入式芯片。例如,FPGA(Field-Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)、微控制器、智能卡及ASIC(Application Specific Integrated Circuits,專用集成電路)。由于芯片工作過程中產生的電磁信息泄露依賴于芯片中處理的數據(即中間值),而這些中間值同芯片本身具有直接或間接的相關關系,從而基于該理論可在獲知嵌入式芯片的類型后,實現精準攻擊。另外,我國在芯片設計制造領域與國外存在較大的差距,并且在電磁攻擊分析方面的研究相對國外起步較晚,理論深度和實驗環境沒有國外成熟。對芯片的電磁攻擊方面研究較少,總體上說仍處在研究的探索階段。另外,現在的芯片技術也使得大多數芯片底層工藝僅僅只是細微差別,從而就增加了芯片識別的難度。因此,如何有效地識別出芯片的類型,在防電磁泄漏以及電磁攻擊領域,受到越來越多人們的關注與研究。
現有的芯片類型識別方法主要是根據芯片標識來對芯片類型進行識別。
在實現本發明的過程中,發現現有技術至少存在以下問題:由于是通過芯片標識來對芯片類型進行識別,而芯片有時候會沒有標識或者無法獲得芯片的標識,導致不能對芯片類型進行識別。因此,芯片識別過程的通用性差且識別率不高。
發明內容
本發明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的室內定位方法及裝置。
根據本發明的第一方面,提供了一種芯片類型識別系統,該系統包括:裝載板、終端、電磁探頭及數字存儲示波器;
裝載板與終端相連接,終端與數字存儲示波器相連接,數字存儲示波器與電磁探頭相連接;
其中,裝載板裝載有待識別的芯片;電磁探頭用于采集裝載板泄露的電磁信號,數字存儲示波器用于記錄電磁探頭采集的電磁信號;終端用于根據對電磁信號進行分析后的結果,識別芯片類型。
根據本發明的第二方面,提供了一種芯片類型識別方法,該方法包括:
對芯片工作時泄露的電磁信號進行檢測;
當檢測到采集到的電磁信號大于第一預設閾值時,以當前時刻為起始點,對后續的電磁信號進行記錄,直到檢測到電磁信號小于第二預設閾值為止,得到對應的目標電磁信號記錄;
基于預先訓練的支持向量機,根據目標電磁信號記錄確定芯片的芯片類型。
根據本發明的第三方面,提供了一種芯片類型識別裝置,該裝置包括:
檢測模塊,用于對芯片工作時泄露的電磁信號進行檢測;
記錄模塊,用于當檢測到采集到的電磁信號大于第一預設閾值時,以當前時刻為起始點,對后續的電磁信號進行記錄,直到檢測到電磁信號小于第二預設閾值為止,得到對應的目標電磁信號記錄;
確定模塊,用于基于預先訓練的支持向量機,根據目標電磁信號記錄確定芯片的芯片類型。
本申請提出的技術方案帶來的有益效果是:
通過對芯片工作時泄露的電磁信號進行檢測。當檢測到采集到的電磁信號大于第一預設閾值時,以當前時刻為起始點,對后續的電磁信號進行記錄,直到檢測到電磁信號小于第二預設閾值為止,得到對應的目標電磁信號記錄。基于預先訓練的支持向量機,根據目標電磁信號記錄確定芯片的芯片類型。由于是基于機器學習的方法,將采集到的電磁信號通過預先訓練的支持向量機來自動識別芯片類型,識別過程可用于任何場合,從而識別過程通用性及識別率較高。另外,支持向量機所需電磁泄漏曲線的數目較少,即所需采集樣本數量較少。隨著支持向量機不斷地學習,系統的識別精度及魯棒性還會逐漸提高。
最后,由于時通過采集泄露的電磁信號來實現芯片類型識別,整個過程是非接觸性的且不會影響芯片的正常工作,從而整個識別過程隱蔽性很好,所獲得的情報也更加準確及時且連續可靠。
附圖說明
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