一种基于机器学习和电路行为级特征的硬件木马检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201911117317.2

申请日：

2019-11-15

公开(公告)号：

CN110955892B

公开(公告)日：

2020-04-03

发明(设计)人：

金铮斐张颖陈鑫葛明慧李森姚嘉祺毛志明施聿哲刘小雨

申请人：

申请人地址：

210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

IPC主分类号：

G06F2156

IPC分类号：

G06N2010 G06K962

代理机构：

南京经纬专利商标代理有限公司 32200

代理人：

熊玉玮

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-05-01	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/56 申请日:20191115
2020-04-03	公开	公开
2022-05-13	授权	授权

共 50 条

[1] 一种基于LUT特征提取和机器学习的硬件木马检测方法 [P].

武玲娟 ;

胡伟 ;

李一玮 .

中国专利 :CN114861573B ,2024-03-08

[2] 一种基于LUT特征提取和机器学习的硬件木马检测方法 [P].

武玲娟 ;

胡伟 ;

李一玮 .

中国专利 :CN114861573A ,2022-08-05

[3] 一种基于门级结构特征的静态硬件木马检测方法 [P].

李东方 ;

胡亚云 ;

王纪 ;

沈海华 .

中国专利 :CN110096879A ,2019-08-06

[4] 基于机器学习的混合模式多层级的门级硬件木马检测方法 [P].

李森 ;

张颖 ;

陈鑫 ;

葛明慧 ;

姚嘉祺 ;

毛志明 ;

施聿哲 ;

刘小雨 .

中国专利 :CN111523116A ,2020-08-11

[5] 一种基于机器学习与混合采样的硬件木马检测方法 [P].

史江义 ;

温聪 ;

马佩军 ;

李康 ;

潘伟涛 ;

董勐 ;

罗逸凡 ;

刘国骄 .

中国专利 :CN114611103A ,2022-06-10

[6] 基于结构特征筛选及负载扩展的机器学习木马检测方法 [P].

潘伟涛 ;

高一鸣 ;

董勐 .

中国专利 :CN113626812B ,2024-09-06

[7] 基于结构特征筛选及负载扩展的机器学习木马检测方法 [P].

潘伟涛 ;

高一鸣 ;

董勐 .

中国专利 :CN113626812A ,2021-11-09

[8] 基于多特征参数的门级硬件木马检测方法 [P].

冯建华 ;

薛周鹏 ;

叶红飞 .

中国专利 :CN110414277B ,2019-11-05

[9] 一种硬件木马的检测方法及装置 [P].

佟鑫 ;

闫华钰 ;

李莹 ;

陈岚 .

中国专利 :CN109948374B ,2019-06-28

[10] 一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法 [P].

董晨 ;

贺国荣 ;

叶尹 ;

熊子奇 .

中国专利 :CN109815705B ,2019-05-28

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