基于机器学习的片上网络硬件木马检测平台

摘要

本发明公开基于机器学习的片上网络硬件木马检测平台，属于计算、推算或计数的技术领域。通过构建包含了流量特征跟踪提取模块、特征提取寄存模块、变点检测模块以及随机森林检测木马模块的安全性检测模块，搭建了基于机器学习的片上网络硬件木马检测平台。流量特征跟踪提取模块是通过分析片上网络流量特征，将片上网络中流量数据转换为片上网络流量时间序列模型。特征提取结果寄存模块将特征数据进行保存。变点检测模块通过贝叶斯变点方法提取片上网络流量时间序列模型中的变点与异常点，用于分离出正常数据和变点数据。随机森林检测模块通过学习复杂且互相关联的片上网络流量特征，准确识别片上网络异常行为。