摘要
本发明提供了一种基于语义特征自动提取的硬件木马检测方法。包括以下步骤:输入待测集成电路设计代码;将待测集成电路设计代码转换为抽象语法树;基于抽象语法树将待测电路转换为控制‑数据流图;提取控制‑数据流图中从输入信号到输出信号之间的语句序列;对提取的语句序列进行分割;将分割得到的语句序列进行分词,并提取二元分词特征输入到训练好的自然语言处理分类模型,得到其为硬件木马或者正常电路的预测概率。本发明能够实现寄存器传输级语句粒度的硬件木马检测。
技术关键词
硬件木马检测方法
语义特征
集成电路设计
待测集成电路
语句
抽象语法树
代码转换
序列
深度优先搜索算法
自然语言
分词
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信号
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