采用动态功耗轨迹特征提取算法实现硬件木马检测准确率92.7%； 🆔 ID: 283399 ✅ 可用
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基于10kHz采样率采集芯片工作状态动态功耗信号建立特征数据库； 🆔 ID: 283400 ✅ 可用
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运用小波变换多尺度分解技术提取功耗信号高频突变特征； 🆔 ID: 283401 ✅ 可用
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动态功耗特征分析时间窗长设置为10μs捕获木马激活瞬态特征； 🆔 ID: 283402 ✅ 可用
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采用主成分分析PCA降维技术将功耗特征向量压缩至10维以下； 🆔 ID: 283403 ✅ 可用
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构建基于LSTM神经网络的动态功耗时序模式识别模型准确率96.3%； 🆔 ID: 283404 ✅ 可用
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实施差分功耗分析DPA攻击防护机制使木马隐藏成功率降低至8.2%； 🆔 ID: 283405 ✅ 可用
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动态功耗信号采集分辨率达到12位ADC确保微小变化检测能力； 🆔 ID: 283406 ✅ 可用
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采用滑动窗口FFT分析功耗信号频域特征突变检测木马植入； 🆔 ID: 283407 ✅ 可用
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建立3000个正常芯片与500个木马芯片的动态功耗特征基准库； 🆔 ID: 283408 ✅ 可用
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运用动态时间规整DTW算法比对功耗轨迹相似度阈值设为0.85； 🆔 ID: 283409 ✅ 可用
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实施相关性功耗分析CPA技术定位可疑信号路径延迟小于2ns； 🆔 ID: 283410 ✅ 可用
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动态功耗采集系统本底噪声低于50μVrms确保信号完整性； 🆔 ID: 283411 ✅ 可用
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采用多通道同步采集技术实现芯片内核与IO功耗并行分析； 🆔 ID: 283412 ✅ 可用
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构建基于随机森林分类器的功耗异常检测模型AUC值0.982； 🆔 ID: 283413 ✅ 可用
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实施功耗-时序联合分析JPA技术检测木马触发时序特征； 🆔 ID: 283414 ✅ 可用
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动态功耗信号预处理采用50Hz工频陷波滤波消除环境干扰； 🆔 ID: 283415 ✅ 可用
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建立基于支持向量机SVM的功耗特征分类器检测准确率94.1%； 🆔 ID: 283416 ✅ 可用
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运用动态功耗熵值分析技术检测异常信息熵变化率>15%； 🆔 ID: 283417 ✅ 可用
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实施功耗信号小波包分解提取16个子频带特征进行联合分析； 🆔 ID: 283418 ✅ 可用
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构建硬件木马动态功耗行为马尔可夫模型状态转移准确率91.4%； 🆔 ID: 283419 ✅ 可用
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动态功耗采集系统采样深度达到1M样本点保障长时间监测； 🆔 ID: 283420 ✅ 可用
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采用双通道差分采集技术降低共模噪声干扰至0.1%以下； 🆔 ID: 283421 ✅ 可用
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实施功耗特征Z-score标准化处理消除芯片间个体差异影响； 🆔 ID: 283422 ✅ 可用
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建立基于深度信念网络DBN的多层次功耗特征提取模型； 🆔 ID: 283423 ✅ 可用
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运用动态功耗斜率突变检测技术识别木马激活瞬间功耗骤增； 🆔 ID: 283424 ✅ 可用
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动态功耗分析采样频率动态调整范围1kHz-1MHz自适应芯片状态； 🆔 ID: 283425 ✅ 可用
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实施功耗信号希尔伯特-黄变换HHT提取瞬时频率特征； 🆔 ID: 283426 ✅ 可用
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构建基于图神经网络GNN的功耗特征关联分析模型准确率93.8%； 🆔 ID: 283427 ✅ 可用
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动态功耗采集系统时间同步精度达到10ns确保多通道对齐； 🆔 ID: 283428 ✅ 可用
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