CN104849648B - 一种提高木马活性的测试向量生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于芯片安全检测技术领域，涉及一种提高木马活性的测试向量生成方法。统计芯片内部各节点出现逻辑0/1的概率，概率小于预设阈值的节点作为备选节点；收集能够使备选节点出现稀有逻辑值的向量，作为备选向量。消除备选向量中的重复项，按照每个向量同时触发备选节点个数降序排列，得到最终用于检测木马的向量。本发明的测试向量生成方法，充分利用了硬件木马与稀有节点相关联的特点，优先输入能够触发更多稀有节点出现稀有逻辑值的测试向量，可以提高硬件木马活性，缩短检测时间，提高木马检测覆盖率，使被植入硬件木马的芯片进入应用前被检出，避免电子系统受到硬件木马的威胁，保证系统安全。
Description
技术领域
本发明属于芯片安全检测技术领域，涉及一种提高木马活性的测试向量生成方法。
背景技术
硬件木马，是指在芯片设计或制造过程中，向原始电路中添加的特殊模块。一旦被触发，硬件木马能够实现干扰、破坏正常工作或是泄露信息等目的。
近年来集成电路在电子系统占据着越来越核心的地位，其应用涉及到国家安全、军事、航空航天、通信、交通、金融等重要应用领域的所有关键设备。如果被嵌入硬件木马的芯片被应用到这些领域可能会引起灾难性后果，所以确保芯片中不含有硬件木马是十分重要的。
常用的检测方法都是通过识别硬件木马对原始电路的影响来检测木马，主要可以分为旁路分析法和逻辑测试法。旁路分析法通过对比可信芯片和待测芯片的电流、功耗、路径延迟等旁路参数来检测木马。逻辑测试法通过识别被触发木马对逻辑值的影响来检测木马。未被触发的木马对原始电路的影响非常小，所以提高硬件木马活性对于检测硬件木马是非常重要的。
发明内容
本发明提供了一种提高硬件木马活性的测试向量生成方法，使硬件木马在逻辑测试和旁路分析法中更容易被检测出来，避免电子系统受到硬件木马的威胁，保证系统的安全。
一种提高木马活性的测试向量生成方法，包括以下步骤：
1)统计芯片内部各节点出现逻辑0/1的概率，概率小于预设阈值的节点作为备选节点(稀有节点)，这些节点容易被用来嵌入硬件木马；
2)收集能够使备选节点出现稀有逻辑值的向量，作为备选向量。
3)消除备选向量中的重复项，按照每个向量同时触发备选节点个数降序排列，得到最终用于检测木马的向量。
本发明的一种提高木马活性的测试向量生成方法，充分利用了硬件木马与稀有节点相关联的特点，优先输入能够触发更多稀有节点出现稀有逻辑值的测试向量，可以提高硬件木马活性，缩短检测时间，提高木马检测覆盖率，使被植入硬件木马的芯片进入应用前被检出，避免电子系统受到硬件木马的威胁，保证系统安全。
附图说明
图1为插入扫描链后的芯片结构示意图。
图2为本发明提高木马活性的测试向量生成方法流程示意图。
图3为消除备选向量重复项并重新排序流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
现代集成电路产业为降低测试开销，提高电路内部节点的可控性和可观测性，已将插入扫描链作为集成电路标准设计流程的一部分。插入扫描链的芯片结构示意图如图1所示。本文生成的测试向量也是基于扫描链结构施加到芯片中的。生成测试向量的每个元素为扫描链中寄存器和芯片输入引脚的逻辑值的拼接，并以十六进制形式存储。
图2是本发明的一种提高木马活性的测试向量生成方法的流程示意图。其步骤包括：
第一阶段:收集备选节点
1)使用仿真工具对原始芯片的门级网表进行仿真，统计芯片内部节点停留在逻辑0/1的时间。
2)选出停留在逻辑0/1时间占仿真时长百分比小于预设阈值的节点作为备选节点(稀有节点)。
仿真工具可以使用Synopsys公司的VCS或是Cadence公司的NC Verilog等，这些工具都能生成SAIF(Switching Activity Interchange Format)文件，用于统计芯片内部各节点停留在逻辑0/1的时间。相比于利用拓扑结构得到稀有节点的方法，本发明使用功能仿真法得到的SAIF文件更符合实际应用情况，尤其是输入的激励是根据电路规范文件和实际的工作环境施加的；并且本发明只需要在仿真过程中添加生成SAIF文件的指令，不需额外的步骤。对SAIF文件的处理可以使用Perl脚本实现，提取出所有节点停留在逻辑0/1时间(T0/T1),然后除以仿真周期并与预设阈值进行比较。
第二阶段：收集备选向量
收集能够使备选节点出现稀有逻辑值的向量，作为备选向量。为了能够快速得到备选向量，这里借助自动测试向量生成技术，对备选节点检查与稀有逻辑值相反的固定型故障(stuck-at fault)，得到备选向量。自动测试向量生成可以借助PODEM、FAN、SOCRATES和ATOM等算法或是EDA工具TetraMax。为了提高自动测试向量生成技术对无法建模节点故障的检测覆盖率，对每个备选节点使用多个不同的测试向量进行多次检查。
第三阶段：消除备选向量重复项并重新排序
使用perl脚本消除备选向量中的重复项，并按照同时触发节点个数降序排列备选向量，其过程图3所示，包含如下步骤:
1)构建哈希表，哈希表的键为备选向量，值为重复次数。依次读入备选向量，键为读入备选向量的元素哈希值加1。所有的哈希键构成消除重复项后的备选向量。
2)按照哈希值的大小对哈希表元素进行降序排列，输出哈希表所有的键，构成最终用于木马检测的测试向量。
阶段二针对每个备选节点都会生成多个测试向量，由于同一向量可能触发多个节点同时出现稀有逻辑值，因此在所有的备选向量中重复多次出现，所以首先需要消除备选向量中的重复项。优先输入能使更多节点出现稀有逻辑值的向量可以更快速的触发木马，所以对消除重复项后的测试向量按照同时触发备选节点个数降序排列。消除备选向量重复项并重新排序后得到的测试向量变为提高木马活性的测试向量。
Claims (3)
1.一种提高木马活性的测试向量生成方法，其步骤在于：
第一阶段；收集备选节点
1)使用仿真工具对原始芯片的门级网表进行仿真，统计芯片内部节点停留在逻辑0的时间记为T0，统计芯片内部节点停留在逻辑1的时间记为T1；在仿真过程中添加生成SAIF文件的指令，对SAIF文件的处理使用Perl脚本实现，提取出所有节点停留在逻辑0的时间(T0)和逻辑1的时间(T1)，然后两者之和除以仿真周期并与预设阈值进行比较；
2)选出停留在逻辑0的时间(T0)和逻辑1的时间(T1)之和占仿真时长百分比小于预设阈值的节点作为备选节点；
第二阶段：收集备选向量
收集能够使备选节点出现不常见逻辑值的向量，作为备选向量；借助自动测试向量生成技术，对备选节点检查与不常见逻辑值相反的固定型故障，得到备选向量，对每个备选节点使用多个不同的测试向量进行多次检查；
第三阶段：消除备选向量重复项并重新排序
使用perl脚本消除备选向量中的重复项，并按照同时触发节点个数降序排列备选向量，包含如下步骤:
1)构建哈希表，哈希表的键为备选向量，值为重复次数；依次读入备选向量，键为读入备选向量的元素哈希值加1；所有的哈希键构成消除重复项后的备选向量；
2)按照哈希值的大小对哈希表元素进行降序排列，输出哈希表所有的键，构成最终用于木马检测的测试向量。
2.根据权利要求1所述的测试向量生成方法，其步骤在于：所述的自动测试向量生成用EDA工具TetraMax实现。
3.根据权利要求1所述的测试向量生成方法，其步骤在于：所述的自动测试向量生成借助PODEM、FAN、SOCRATES、ATOM算法实现。
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