PATCH-FFT: Unmasking Dormant Hardware Trojans with Patch-Based Frequency-Domain Transformers
该论文提出了一种名为PATCH-FFT的基于补丁的Transformer架构，用于通过频域分析功率迹线检测休眠态的硬件木马。硬件木马（HT）是恶意实体嵌入集成电路中的恶意电路，通常通过功率侧信道隐秘泄露敏感信息，并在触发条件激活前保持休眠状
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← 返回所有主题Early Detection of Hardware Trojans Using Neural Controlled Differential Equations and Analysis of Power Traces
本文针对传统硬件特洛伊木马检测方法难以发现休眠态木马的问题，提出一种基于神经控制微分方程（NCDE）和功率迹分析的早期检测与预测方法。该方法首先在无木马数据上训练NCDE模型，学习芯片的正常功耗行为模式；随后结合线性判别分析（LDA）分类器
Detecting Trojaned DNNs via Spectral Regression Analysis
现代深度神经网络（DNN）通过反复微调来融入新数据与功能，但这种演进工作流引入了安全风险：当更新数据不完全可信时，攻击者可能在微调过程中植入后门（Trojan）。现有的后门检测方法通常需要重建触发器或依赖干净验证集，假设条件强且计算开销大。