摘要：針對基于旁路分析的硬件木馬檢測,旁路信號數(shù)據(jù)在空間中呈現(xiàn)高維分布、非線性的問題,探究在降低信號維數(shù)方面核函數(shù)的可行性,提出了一種基于K_L變換與支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的硬件木馬檢測模型。在FPGA加密芯片中植入所設(shè)計(jì)的硬件木馬進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比表明,利用主特征向量構(gòu)建的SVM模型在檢測占電路2%的硬件木馬時,測試準(zhǔn)確率達(dá)到了98.1%,為規(guī)模更小的木馬檢測提供了新思路。