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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111523116A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202010206342.4

  • 申请日2020-03-23

  • 分类号G06F21/56(20130101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人熊玉玮

  • 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

  • 入库时间 2023-12-17 11:28:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-11

    公开

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