[发明专利]基于机器学习的混合模式多层级的门级硬件木马检测方法有效
| 申请号： | 202010206342.4 | 申请日： | 2020-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN111523116B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 李森;张颖;陈鑫;葛明慧;姚嘉祺;毛志明;施聿哲;刘小雨 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的混合模式多层级的门级硬件木马检测方法，属于计算、推算或计数的技术领域。首先，在第一层级本申请通过分析门级木马电路的结构和特性，提出两种有效的木马电路特征并结合传统的木马特征，通过机器学习算法对待测可疑电路实施静态检测，初步分离出木马电路和正常电路。然后，在第二层级本申请提出两种扫描链结构的木马特征，并使用扫描链检测方法继续对第一级分离出的正常电路进行静态检测。最后，对第二级分离出的正常电路进行动态检测，综合三层级的检测结果得到最终的木马电路。相比于传统的门级硬件木马检测方法，本申请结合了静态检测方法与动态检测方法，通过多层级结构更加全面高效地对待测可疑电路进行检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 混合 模式 多层 硬件 木马 检测 方法 | ||
【主权项】：
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