美国空军技术学院发表了一篇题为“面向零信任环境的基于硬件的微架构信号应用指纹识别”的技术论文。
摘要
“软件和硬件之间的交互对计算机系统安全越来越重要。本研究收集微处理器控制信号序列，以开发识别软件任务的机器学习模型。该方法将硬件中的软件任务识别视为一个普遍问题，将攻击视为软件任务的一个子集。提出了两种努力方向。首先，描述了一种数据收集方法，以提取在真实(即非模拟)系统运行期间由任务标识标记的控制信号序列。其次，通过实验设计选择硬件和软件配置来训练和评估机器学习模型。机器学习模型显著优于基于欧式距离类均值的朴素分类器。不同的配置可以产生介于26.08%和96.89%之间的平衡精度分数。”
找到技术纸在这里．2023年1月出版。
Langehaug, T.， & Graham, S.(2023, 1月3日).面向零信任环境的基于硬件的微架构信号应用指纹识别。第56届夏威夷系统科学国际会议论文集。https://hdl.handle.net/10125/103434。
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