基于机器学习的门级网表中硬件木马定位方法

    公开(公告)号:CN116401719A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310395996.X

    申请日:2023-04-13

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的门级网表中硬件木马检测与定位方法,主要解决现有技术中硬件木马定位精度与效率低,且需要理想模型作为参考的问题。其实现方案是:将样本中的集成电路划分为多个极大输出子模块,提取其特征向量构建数据集;使用交叉验证法对现有机器学习模型进行训练得到分类器;利用分类器对一个待测集成电路进行木马检测;基于逐层差异分析的木马搜索方法对检测得到的含有硬件木马的极大输出子模块进行木马定位。本发明以极大输出子模块为单位进行机器学习,显著提高了分类器的性能和对木马的检测准确率;通过对比分析极大输出子模块,提高了门级网表中木马电路的定位精度和效率,可用于集成电路门级网表设计中的硬件木马防护。

    一种全柔性可穿戴智能传感设备和设备构建方法

    公开(公告)号:CN115005776B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202210634687.9

    申请日:2022-06-07

    IPC分类号: A61B5/00 A61B5/0205 A61B5/256

    摘要: 本发明提供了一种全柔性可穿戴智能传感设备和设备构建方法,解决现有体征信号分析过程缺乏有效体征信号采集手段,导致信号分析过程中采集维度缺失的技术问题。方法包括:基于水凝胶柔性电极形成柔性传感器阵列;基于所述柔性传感器阵列形成柔性可穿戴设备。通过构建多元响应的水凝胶电极,制备高灵敏、多通道的柔性电化学检测传感器,利用水凝胶网络弹性条件与离子迁移性的定量协同关系,设计具有水凝胶匹配弹性金属电极,在保证导电性、高电子迁移率的情况下,调节弹性模量保障器件的柔性舒适,实现电化学信号稳定测量。

    一种全柔性可穿戴智能传感设备和设备构建方法

    公开(公告)号:CN115005776A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210634687.9

    申请日:2022-06-07

    IPC分类号: A61B5/00 A61B5/0205 A61B5/256

    摘要: 本发明提供了一种全柔性可穿戴智能传感设备和设备构建方法,解决现有体征信号分析过程缺乏有效体征信号采集手段,导致信号分析过程中采集维度缺失的技术问题。方法包括:基于水凝胶柔性电极形成柔性传感器阵列;基于所述柔性传感器阵列形成柔性可穿戴设备。通过构建多元响应的水凝胶电极,制备高灵敏、多通道的柔性电化学检测传感器,利用水凝胶网络弹性条件与离子迁移性的定量协同关系,设计具有水凝胶匹配弹性金属电极,在保证导电性、高电子迁移率的情况下,调节弹性模量保障器件的柔性舒适,实现电化学信号稳定测量。