发明专利已授权

一种基于残差编码器神经网络的硬件木马电路检测方法

📄 申请号：CN202110064374.X 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2021-01-18

公开号

CN112749524B

公开日

2022-07-12

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_33

IPC 分类号

G06F30_33 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

硬件木马检测, 集成电路安全, 芯片安全检测, 电子设备安全

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摘要

本发明涉及硬件木马电路检测技术领域，具体涉及一种基于残差编码器神经网络的硬件木马电路检测方法，包括：获取电路设计阶段的Verilog文件，根据Verilog文件进行有效特征提取，得到硬件木马电路的有效特征集合；基于有效特征对木马电路相关性，采用关键特征选择方法从硬件木马电路的有效特征集合中选择强相关特征；将强相关特征输入残差卷积编码器网络，残差卷积编码器网络根据输入的特征识别木马电路。本发明提出一种残差编码器神经网络模型，该模型结合了残差神经网络(ResNet)和编码器(Encoder)，能够防止网络退化问题，相比于传统机器学习算法，错误率更低、准确率更高。

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

20220712

✅ 授权

20210521

?? 实质审查的生效：

20210504

📄 公开

基于高频高梯度磁场的金属颗粒检测传感器及其检测方法

当前第 / 件

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