发明专利已授权

一种基于图卷积神经网络的硬件木马检测与定位方法

📄 申请号：CN202411190823.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-08-28

公开号

CN119312415B

公开日

2025-11-28

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_76

IPC 分类号

G06F21_76 , G06N3_0464 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

硬件木马检测硬件安全图卷积神经网络集成电路安全检测硬件木马检测

应用场景

芯片安全检测, 硬件木马检测, 集成电路验证, 国防信息安全, 关键信息基础设施保护

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摘要

一种基于图卷积神经网络的硬件木马检测与定位方法，基于图学习方法将电路结构转化为图结构，并在此过程中提取节点的基础结构特征；基于深度搜索策略与拓扑逻辑分析方法构建两个新特征Cov与Lfp以完善电路节点的特征信息；基于GCN聚合节点的邻居特征并更新自身节点特征信息以改善节点的局部感知与泛化能力；使用基于注意力机制的全局特征融合方法提取和更新图的全局特征，并与聚合邻居特征之后的节点特征向量进行融合；基于随机梯度下降思想并结合小批量过采样与欠采样方法平衡训练数据；使用多层感知机模型基于留一交叉验证法训练平衡处理后的数据，并对未知电路进行预测，识别电路中潜在的HTs节点。本发明实现对HTs的检测与定位。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：22 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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