公开(公告)号：CN113591084A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110842581.3

申请日：2021-07-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  许熠 ,  王焱 ,  刘西蒙

IPC: G06F21/56 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于电路路径语句的Transformer恶意芯片识别方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、从电路网表中提取组件的信息，并组成两两互不重复组件对；再利用点到点的简单路径搜索算法找出所有组件对上的L级路径并映射为句子表达，然后打上有木马和无木马标签，构成句子数据集；S2、对句子数据集挑选出不重复的组件类型名，使用word2vec词嵌入算法和ELMo词嵌入算法训练得到词向量；S3、句子数据集根据词向量映射成张量形式，并输入到带有多头注意力机制的多层Encoder架构的Transformer中完成训练测试；在Transformer的末端全连接层会预测出路径句子上的硬件木马结果。该方法及系统不仅可以有效地检测出硬件木马，还能减小检测所需的路径句子开销。

公开(公告)号：CN113591084B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202110842581.3

申请日：2021-07-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  许熠 ,  王焱 ,  刘西蒙

IPC: G06F21/56 ,  G06F40/284 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种基于电路路径语句的Transformer恶意芯片识别方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、从电路网表中提取组件的信息，并组成两两互不重复组件对；再利用点到点的简单路径搜索算法找出所有组件对上的L级路径并映射为句子表达，然后打上有木马和无木马标签，构成句子数据集；S2、对句子数据集挑选出不重复的组件类型名，使用word2vec词嵌入算法和ELMo词嵌入算法训练得到词向量；S3、句子数据集根据词向量映射成张量形式，并输入到带有多头注意力机制的多层Encoder架构的Transformer中完成训练测试；在Transformer的末端全连接层会预测出路径句子上的硬件木马结果。该方法及系统不仅可以有效地检测出硬件木马，还能减小检测所需的路径句子开销。