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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的硬件木马定位方法。包括以下步骤：输入被硬件木马感染的集成电路设计的FPGA网表，作为训练集；将训练集中各电路的FPGA网表转换为量化矩阵；给训练集中各电路FPGA网表中的节点打标签；利用量化矩阵及节点标签训练节点二分类深度学习模型；输入待测集成电路设计的FPGA网表，将其转换为量化矩阵，再输入到步骤4训练好的节点二分类深度学习模型，得到该待测集成电路设计FPGA网表中的LUT单元为木马节点或非木马节点的分类结果，实现硬件木马节点的定位。本发明方法能够在集成电路设计阶段实现LUT级的硬件木马精准定位。
主权项：1.一种基于深度学习的硬件木马定位方法，其特征在于步骤如下：步骤1：输入被硬件木马感染的集成电路设计的FPGA网表，作为训练集；步骤2：将训练集中各电路的FPGA网表转换为量化矩阵；步骤3：给训练集中各电路的FPGA网表的节点打标签；步骤4：利用量化矩阵及节点标签训练节点二分类深度学习模型；步骤5：输入待测集成电路设计的FPGA网表，将其转换为量化矩阵，再输入到步骤4训练好的节点二分类深度学习模型，得到该待测集成电路设计FPGA网表中的LUT单元为木马节点或非木马节点的分类结果，实现硬件木马节点的定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于深度学习的硬件木马定位方法
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