[发明专利]基于深度学习的硬件木马检测方法有效
| 申请号： | 202011173241.8 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112288714B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张铭津;彭晓琪;郭杰;李云松;孙宸;王力伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T5/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的硬件木马检测方法，主要解决现有方法成本高、漏检率高和效率低的问题。其方案是：采集图像集，并构建两个训练集；采集待检测图像集；用第一训练集对残差通道注意力网络进行训练，用第二训练集对循环一致性生成对抗网络进行训练，将待检测图像集中的显微图像依次送入训练好的残差通道注意力网络和循环一致性生成对抗网络，得到与母版微观图像同源的图像；对与母版微观图像同源的图像及对应的母版微观图像进行增强并对增强后的图像进行二值化分割和去噪；对去噪后图像进行连通区域标记并对其进行异或运算，运算结果为1的区域为硬件木马。本发明检测方精度更高，速度更快，且操作更简易，可用于集成电路芯片的制备。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 硬件 木马 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011173241.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种驱虫多功能园林灯
- 下一篇：一种儿童发育状况监测装置
