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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的门级硬件木马定位方法及系统，该方法首先获取七个公开门级网表文件，得到训练集和测试集；接着进行预处理，用深度优先搜索算法将网表文件转换成路径语句，完成路径生成；然后构造并训练用于检测和定位的TextCNN模型；将测试集的路径集合输入模型，得到预检测结果；对预检测结果进行路径划分和构造虚拟定位坐标，得到用于定位的短路径集合SL；最后将SL输入TextCNN模型，得到定位结果P。本发明实现快速有效的评估集成电路的安全性能并即使发现和瞄准威胁。
主权项：1.一种基于深度学习的门级硬件木马定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：获取七个公开门级网表文件，使用留一法进行数据集划分，得到训练集Tr和测试集Ts；步骤B：对步骤A得到的训练集Tr和测试集Ts的门级网表文件进行预处理，结合深度优先搜索算法，得到训练集Tr路径集合和测试集Ts的路径集合步骤C：构建并初始化用于检测和定位HT的TextCNN模型，并基于步骤B得到的训练集Tr的路径集合训练；步骤D：将步骤B得到的测试集Ts的路径集合输入步骤C训练好的TextCNN模型；步骤E：对步骤D得到的预检测结果进行路径划分和构造虚拟定位坐标，得到用于定位的短路径集合SL；步骤F：将步骤E得到的短路径集合SL输入步骤D训练好的TextCNN模型，得到定位结果P。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于深度学习的门级硬件木马定位方法及系统
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