Intelligent Electromagnetic Sensors for Non-Invasive Trojan Detection.
Intelligent Electromagnetic Sensors for Non-Invasive Trojan Detection.
复制标题
DOI：
10.3390/s21248288
复制
发表时间：
2021-12-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chen V
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen E;Kan J;Yang BY;Zhu J;Chen V
传感器和物联网的快速发展正在改变社会、经济和生活质量。许多处于最边缘的设备通过无线方式收集和传输敏感信息以进行远程计算。可以通过旁路发射来监控设备行为，包括功耗和电磁（EM）发射。这项研究提出了一种整体自测试方法，结合了纳米级电磁传感设备和节能学习模块，可直接检测前端传感器的安全威胁和恶意攻击。开发了使用分布在电力线上的智能电磁传感器的内置威胁检测方法，用于检测异常数据活动，而不会降低性能，同时实现良好的能源效率。最少的能源和空间使用可以让能源受限的无线设备拥有片上检测系统，能够在前线快速预测恶意攻击。
Rapid growth of sensors and the Internet of Things is transforming society, the economy and the quality of life. Many devices at the extreme edge collect and transmit sensitive information wirelessly for remote computing. The device behavior can be monitored through side-channel emissions, including power consumption and electromagnetic (EM) emissions. This study presents a holistic self-testing approach incorporating nanoscale EM sensing devices and an energy-efficient learning module to detect security threats and malicious attacks directly at the front-end sensors. The built-in threat detection approach using the intelligent EM sensors distributed on the power lines is developed to detect abnormal data activities without degrading the performance while achieving good energy efficiency. The minimal usage of energy and space can allow the energy-constrained wireless devices to have an on-chip detection system to predict malicious attacks rapidly in the front line.
登录
查看更多内容
影响因子：
11.2
作者：
Huang, Kaibin;Zhou, Xiangyun
通讯作者：
Zhou, Xiangyun
DOI：
10.1007/978-3-540-28632-5_2
发表时间：
2004-01-01
期刊：
CRYPTOGRAPHIC HARDWARE AND EMBEDDED SYSTEMS - CHES 2004, PROCEEDINGS
影响因子：
--
作者：
Brier, E;Clavier, C;Olivier, F
通讯作者：
Olivier, F
影响因子：
2.1
作者：
Le Phan, K;Boeve, H;Talen, W
通讯作者：
Talen, W
影响因子：
1.9
作者：
Becker, Georg T.;Regazzoni, Francesco;Burleson, Wayne P.
通讯作者：
Burleson, Wayne P.
DOI：
10.1109/tcsii.2017.2737140
发表时间：
2018-07-01
影响因子：
4.4
作者：
Erfani, Reza;Marefat, Fatemeh;Mohseni, Pedram
通讯作者：
Mohseni, Pedram