专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种属性驱动的持续性故障分析方法-CN202310801320.6在审
  • 胡伟;王省欣;武玲娟;李倍倍;李一玮 - 西北工业大学
  • 2023-07-03 - 2023-10-27 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种属性驱动的持续性故障分析方法,首先建立基本逻辑单元形式化故障模型库和密码算法核的形式化故障模型;然后对密码算法核形式化故障模型进行随机仿真;再自动提取故障信息满足的故障属性;接下来对密码算法进行持续性故障注入攻击;最后利用故障属性作为约束实现对密码算法的持续性故障分析。本发明建立故障传播模型不需要复杂的数学运算,对故障注入的位置与数量无严格要求,降低了故障密文使用的数量和密钥搜索复杂度,与现有的故障注入分析技术相比,本发明方法适用范围更广。
  • 一种属性驱动持续性故障分析方法
  • [发明专利]一种基于LUT特征提取和机器学习的硬件木马检测方法-CN202210366564.1在审
  • 武玲娟;胡伟;李一玮 - 西北工业大学
  • 2022-04-08 - 2022-08-05 - G06F30/327
  • 本发明公开了一种基于LUT特征提取和机器学习的硬件木马检测方法,输入嵌入硬件木马的集成电路设计作为训练集;将训练集成电路设计综合成现场可编程门阵列网表;对FPGA网表进行硬件木马特征提取,并保存生成的训练量化特征值;使用训练量化特征值,对机器学习分类器进行训练,生成最优硬件木马分类器;输入待检测集成电路设计;将待检测集成电路设计综合成待测FPGA网表;对待测FPGA网表进行硬件木马特征提取,并保存生成的待测量化特征值;待测量化特征值输入到训练好的硬件木马分类器,将待检测集成电路设计分为木马节点和正常节点,从而实现木马检测。本发明的方法能够实现基于特定条件激活的硬件木马检测,可在集成电路设计早期检测硬件木马安全隐患。
  • 一种基于lut特征提取机器学习硬件木马检测方法
  • [发明专利]基于属性自动提取和形式化验证的硬件木马搜索检测方法-CN202111511312.5在审
  • 胡伟;武玲娟;李一玮;邰瑜 - 西北工业大学
  • 2021-12-06 - 2022-03-25 - G06F21/55
  • 本发明公开了一种基于属性自动提取和形式化验证的硬件木马搜索检测方法,包括以下步骤:输入待检测集成电路设计;将集成电路设计综合成FPGA网表;对FPGA网表进行随机功能仿真,并保存信号行为列表;结合FPGA网表对信号行为列表进行分析,得到收敛至稳定集合下的低翻转率信号列表与低覆盖率LUT列表;根据低翻转率信号列表与低覆盖率LUT列表,提取集成电路设计的定常属性;对所提取的属性进行形式化验证,搜索待检测集成电路设计中隐含的硬件木马的触发条件,从而实现木马检测。本发明方法能够搜索到基于特定条件激活以及基于集成电路内部可满足性无关项的硬件木马触发条件,可在集成电路设计早期实现木马的检测和定位。
  • 基于属性自动提取形式化验证硬件木马搜索检测方法

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