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公开(公告)号：CN109684834B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201811567722.X
申请日：2018-12-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于XGBoost的门级硬件木马识别方法。对集成电路门级网表进行解析，采集不同门级网表中各net的特征数据集；采用留一法，将门级网表特征数据集分为训练数据集和测试数据集；利用训练数据集对XGBoost分类器进行训练，得到初始的门级网表硬件木马检测模型，并对测试数据集进行硬件木马的检测，依据混淆矩阵进行测试结果的统计；根据检测结果的混淆矩阵，可计算得到Recall（R）、F‑measure、Precision（P）和Accuracy指标；若4个指标的平均结果偏低，则对门级网表硬件木马检测模型进行参数调整优化；将待检测的门级网表进行特征数据集的提取，并将数据集输入到训练优化后的门级网表硬件木马检测模型中，即可判定该门级网表中是含有硬件木马。
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公开(公告)号：CN108765556B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201810489957.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进粒子群算法的动态3D实时建模方法，其包括以下步骤：步骤S0：提供一装修预览系统，其包括扫描模块、记录模块、计算模块、导入模型模块、映射模块和展示模块；步骤S1：由扫描模块协同记录模块完成对需要模拟的房间的8个墙角的空间向量信息的标定工作，记录陀螺仪参数并解算出空间向量数据作为输出参数；步骤S2：由计算模块的核心调用智能算法，接受步骤S1的输出参数，运算得到与立方体房间等比例的房间及用户身高单位长度数据作为输出参数；步骤S3：由导入模型模块调用3D引擎，接受步骤S2的输出参数，动态创建出房间的3D模型。本发明的改进的粒子群算法增加粒子的多样性，以控制收敛速度，并且提高搜索精度。
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公开(公告)号：CN109740348A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910084520.8
申请日：2019-01-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的硬件木马定位方法，包括以下步骤：分析其网表结构，选择并提取电路结构特征；探究硬件木马类型，将硬件木马分为信息泄露型和控制信号型；从待测芯片中选择若干样本作为训练数据，剩下的芯片作为测试数据；对于信息泄露型木马使用oneclasssvm算法检测，对于控制信号型硬件木马使用BP神经网络进行检测；使用训练数据训练分类器，使用测试数据进行测试，统计结果；将最后的识别结果与理想结果进行对比，找到已经识别的木马线网。上述基于机器学习的硬件木马定位方法不需要复杂的实验环境、大量的时间和实验成本就可以定位出一个网表中的硬件木马。
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公开(公告)号：CN110102312B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910399196.9
申请日：2019-05-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明属于光催化剂制备技术领域，涉及一种一维氧化亚铜/银/氧化锌纳米棒光催化剂及其制备方法，以及其光催化CO2还原生成CO的应用，通过简单的水热法和化学还原的方法，制备得到一维Cu2O/Ag/ZnO纳米棒光催化剂。所制备的一维Cu2O/ZnO和Cu2O/Ag/ZnO纳米棒光催化剂均具有比一维ZnO纳米棒光催化剂更高的光催化CO2还原性能，产物均为CO。此外，所制备的一维Cu2O/Ag/ZnO纳米棒光催化剂在紫外可见光照射下具有更高的光催化CO2还原性能以及稳定性。本发明方法制备过程简单，反应条件温和，对光催化CO2还原具有重要的实际应用价值，有利于环境和能源的可持续发展。
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公开(公告)号：CN109960879A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910229349.5
申请日：2019-03-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于不可信IP核的系统级芯片安全设计方法，首先采用高阶合成技术完成RTL的安全设计；然后将芯片的RTL文件通过一系列的逻辑综合转换成门级网表；接着分析门级网表的逻辑结构，提取标准网表特征；将收集的门级电路的标准网表特征样本分为训练数据集与测试数据集，并采用训练数据集对梯度提升算法进行训练，得到基于梯度提升的硬件木马分类器；最后通过交叉验证法，将测试数据集输入到训练好的梯度提升木马分类器中，得到基于该模型的硬件木马预测结果。本发明从IP供应链源头设计一条自适应性强，复用性高，扩展性广，快速且智能的SoC安全设计架构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109684834A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811567722.X
申请日：2018-12-21
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06F21/554 , G06F21/561
Abstract: 本发明涉及一种基于XGBoost的门级硬件木马识别方法。对集成电路门级网表进行解析，采集不同门级网表中各net的特征数据集；采用留一法，将门级网表特征数据集分为训练数据集和测试数据集；利用训练数据集对XGBoost分类器进行训练，得到初始的门级网表硬件木马检测模型，并对测试数据集进行硬件木马的检测，依据混淆矩阵进行测试结果的统计；根据检测结果的混淆矩阵，可计算得到Recall（R）、F-measure、Precision（P）和Accuracy指标；若4个指标的平均结果偏低，则对门级网表硬件木马检测模型进行参数调整优化；将待检测的门级网表进行特征数据集的提取，并将数据集输入到训练优化后的门级网表硬件木马检测模型中，即可判定该门级网表中是含有硬件木马。
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公开(公告)号：CN108764452A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810557988.X
申请日：2018-06-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于讨论机制的混沌粒子群算法，通过混沌理论对种群进行初始化，使初始粒子均匀分布在空间，利用混沌的遍历性进行搜索使算法跳出局部最优；本发明针对现有算法收敛精度低的问题，使用双种群，并且结合讨论机制，增强收敛精度。
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公开(公告)号：CN109960879B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910229349.5
申请日：2019-03-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于不可信IP核的系统级芯片安全设计方法，首先采用高阶合成技术完成RTL的安全设计；然后将芯片的RTL文件通过一系列的逻辑综合转换成门级网表；接着分析门级网表的逻辑结构，提取标准网表特征；将收集的门级电路的标准网表特征样本分为训练数据集与测试数据集，并采用训练数据集对梯度提升算法进行训练，得到基于梯度提升的硬件木马分类器；最后通过交叉验证法，将测试数据集输入到训练好的梯度提升木马分类器中，得到基于该模型的硬件木马预测结果。本发明从IP供应链源头设计一条自适应性强，复用性高，扩展性广，快速且智能的SoC安全设计架构。
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公开(公告)号：CN109033611B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810805343.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/18 , G06N3/006 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种VLSI多端点线网绕障碍的布线方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1:读取障碍信息；步骤S2:根据障碍信息，利用matlab绘制障碍框；步骤S3:采用改进粒子群算法构建斯坦纳树，并得到最优解；步骤S4:根据最优解对该解表示的斯坦纳树树进行布线，并记录布线过程；步骤S5:根据布线过程记录，对在布线过程中重复布线部分进行修正，去除生成树中重复了两次到三次的布线长度，并计算通孔数，得到最优布线。本发明实现高效精准并且绕障碍的全局布线，适用于超大规模集成电路多端点线网绕障碍布线。
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