申请/专利权人：中物院成都科学技术发展中心;成都市明翔信息技术有限公司

申请日：2023-04-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116450517B

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.08.04#实质审查的生效;2023.07.18#公开

摘要：本发明公开了一种基于侧信道信息的HDL脆弱性分析工具的评估方法，包括静态评估和动态评估；静态评估包括：分析测试场景，确认参数K和参数H的范围；选择若干个静态测试用例准备进行测试；A3：设置分析工具的测试参数；计算获取不同测试参数下的静态指标，获得测试结果。动态评估包括：根据测试场景，选定测试芯片以及侧信道信号采集组件；对目标测试芯片进行区域划分，选择动态测试用例，对各区域进行侧信道信号采集；采集侧信道信号，获取各区域的分辨率和对应概率；计算一致性指标及均值。本发明提供了HDL代码脆弱性分析工具效用评估体系，实现了对HDL代码脆弱性分析工具效用的评估。

主权项：1.一种基于侧信道信息的HDL脆弱性分析工具的评估方法，其特征在于，方法包括静态评估和动态评估；所述静态评估，具体过程如下：A1：分析测试场景，确认HDL代码单元模块最大层数K和门翻转次数总数H的范围；A2：根据确定的HDL代码单元模块最大层数K和门翻转次数总数H的范围，选择若干个静态测试用例准备进行测试；A3：设置待评估的脆弱性分析工具的测试参数，所述测试参数为该工具当前可识别HDL代码单元模块层数；A4：基于该脆弱性分析工具对测试用例进行测试，计算获取不同测试参数下的静态指标，获得测试结果；所述静态指标包括代码覆盖率和准确率；所述动态评估，具体过程如下：B1：根据测试场景，选定测试芯片以及侧信道信号采集组件；B2：对目标测试芯片进行区域划分，并根据划分区域，选择动态测试用例，对各区域进行侧信道信号采集；B3：设置侧信道信号采集重复次数和概率阈值，对划分的各区域基于对应的动态测试用例，进行重复的侧信道信号采集，获取各区域的分辨率和对应概率；在进行重复的侧信道信号采集之前还包括动态测试用例修正，使得重复测试时，每次测试结果的概率，均应在概率阈值范围内；所述采集重复次数，即对同一划分区域基于对应的同一动态测试用例进行测试，采集侧信道信号的次数；所述概率范围，表示第i个区域内的门翻转次数可检测概率的范围阈值；即对第i个区域基于对应的动态测试用例进行测试时，保证该区域内检测的门翻转次数与动态测试用例会使其发生门翻转的次数占比概率的范围；所述分辨率，为进行侧信道信号检测的最小可检测门翻转次数差；即在测试中，门翻转次数识别概率在概率阈值范围内，可检测到门翻转次数变化的最小差值；B4：根据分辨率调节动态测试用例，进行一致性指标测试，并通过重复进行一致性指标测试，计算一致性指标均值；所述一致性指标，表示区域内侧信道信号检测抗相邻区域侧信道信号影响的能力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中物院成都科学技术发展中心;成都市明翔信息技术有限公司 基于侧信道信息的HDL脆弱性分析工具的评估方法

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