【摘 要】
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现代IC(Integrated Circuit)设计经常涉及到第三方IP(Intellectual Property)核、外包的测试与设计服务以及第三方EDA(Electronic Design Automation)工具。这种在地理上高度分布的商业模式使得IC很容易被第三方攻击者在原始电路中插入恶意逻辑，即硬件木马(Hardware Trojan，HT)。 由于硬件木马的隐秘性，传统功能验证很
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现代IC(Integrated Circuit)设计经常涉及到第三方IP(Intellectual Property)核、外包的测试与设计服务以及第三方EDA(Electronic Design Automation)工具。这种在地理上高度分布的商业模式使得IC很容易被第三方攻击者在原始电路中插入恶意逻辑，即硬件木马(Hardware Trojan，HT)。
由于硬件木马的隐秘性，传统功能验证很难检测到电路中的硬件木马。本文提出一种结合硬件木马结构特征与宿主电路特征的硬件木马检测技术。首先，通过对已有木马电路的分析，本文构建了覆盖组合逻辑木马和时序逻辑木马的硬件木马结构特征库。其次，本文提出了一个特征匹配算法，用于在待测电路中找到硬件木马的结构特征并计算木马特征值。接着，本文对宿主电路进行了可测性分析得到了宿主特征值。之后，通过动态权重的方式将木马特征值与宿主特征值结合起来得到了木马-宿主特征值。同时，本文提出一个异常值判别算法，用于筛选出木马-宿主特征值中的异常值并确定木马候选。最后，本文基于多层神经网络和密度聚类算法提出了异常值判别优化方法，进一步提高了硬件木马的检测准确率。
基于64个TrustHub基准电路的实验结果表明，本文所提出的方法可检测到所有的隐秘木马。其中，异常值判别算法的木马检测准确率可以达到78%，基于密度聚类算法的硬件木马检测准确率可以达到87%。
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