一种基于图神经网络的门级电路功能安全检测方法及系统

本发明公开了一种基于图神经网络的门级电路功能安全检测方法及系统，本发明的方法包括获取电路特征数据集；基于电路特征数据集训练GNN模型，并利用训练好的GNN模型预测输出所有门级网表的故障注入结果和初步关键门节点列表；判断初步关键门节点列表中关键门节点的判定标准的有效性，并迭代优化判定标准，以输出门级网表的最终故障注入结果和符合功能安全标准的最终关键门节点列表。本发明可以使用图神经网络模型通过仿真故障注入的方式检测出电路中易出错的逻辑门单元，减少了门级故障注入的时间成本，保持了注入结果的高精度。