[发明专利]一种针对控制信号型硬件木马的分类方法

摘要

本发明提供一种针对控制信号型硬件木马的分类方法，上述硬件木马分类方法的流程包括：分析电路网表结构；选择并提取电路结构特征；从待测芯片中选择若干样本作为训练数据，剩下的芯片作为测试数据；使用训练数据训练BP神经网络，获得一个训练好的BP神经网络；将测试数据输入到这个BP神经网络，不断调整隐藏层的数量，挑选最好的测试结果，得到最优的隐藏层数量和节点数量。本发明不需要复杂的实验环境、大量的时间和实验成本就可以有效的检测出一个网表中是否包含硬件木马。

主权项

1.一种针对控制信号型硬件木马的分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:从若干待测芯片的门级网表中提取电路候选特征；步骤S2:将若干待测芯片中的一个芯片的电路候选特征作为测试样本，剩余的芯片电路候选特征作为训练样本；步骤S3:构建一个输入层的节点个数为N，输出层的节点个数为1，隐藏层的个数为1的BP神经网络，测试节点数为u；步骤S4:根据训练样本训练BP神经网络，得到训练好的BP神经网络步骤S5:将测试样本输入训练好的BP神经网络，计算当前芯片的TPR和TNR，计算当前隐藏层数量和隐藏层节点数下的所有芯片的平均TPR和TNR，若当前所有实验隐藏层下所有平均TPR和TNR中的极差超过预设误差则停止测试，跳转至步骤S6，否则改变BP神经网络的隐藏层数和隐藏层节点数，并跳转至步骤S4；步骤S6:分析之前实验的数据选择最优隐藏层数和节点数，根据最优隐藏层数和节点数得到的分类结果，计算得到所有芯片特征集的平均TPR和TNR。