基于梯度提升算法的RTL硬件木马检测方法

摘要

本发明提供了一种基于梯度提升算法的RTL硬件木马检测方法，首先将待测电路进行提取抽象语法树处理，并根据所提取的抽象语法树对待测电路进行电路特征的构造和提取，获得该待测电路中每个信号节点的向量化特征；之后将所得向量化特征输入至木马检测模型，由木马检测模型进行检测，并输出各信号节点对应的标签，从而获得对应信号节点的木马检测结果。木马检测模型基于梯度提升算法实现的Xgboost框架训练获得，梯度提升采用决策树模型作为基分类器Ⅰ，通过在损失函数的梯度下降方向加入新的决策树模型作为基分类器Ⅱ来提升分类效果，通过超参数配置选择合适的损失函数和参数范围；本发明具有较高的检测准确率，误报率低，检测效率高。