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]一种基于机器学习与混合采样的硬件木马检测方法-CN202210170897.7在审
  • 史江义;温聪;马佩军;李康;潘伟涛;董勐;罗逸凡;刘国骄 - 西安电子科技大学
  • 2022-02-23 - 2022-06-10 - G06F21/56
  • 本发明属于集成电路硬件安全技术领域,公开了一种一种基于机器学习与混合采样的硬件木马检测方法。首先,通过归纳出的低翻转率结构对网表中所有门进行互连结构匹配;对网表中所有门进行混合采样,如果门不属于低翻转率结构,则对其周围n级电路进行搜索并建立子图;如果门属于低翻转率结构需要对其所在的逻辑锥进行整体采样;将特征子图中所有的连接结构进行独热码编码,再进行累加获得固定长度的特征向量;最后输入所有特征向量到已经训练好的机器学习分类器进行节点分类,检测出硬件木马节点。本发明保留了图的部分高维特征,同时采用了混合采样的方式扩大了硬件木马与正常节点的特征区别,使得机器学习的模型能更好的训练以及区分硬件木马和正常节点,提高了检测模型的检测精度。
  • 一种基于机器学习混合采样硬件木马检测方法
  • [发明专利]FPGA片间互连的Crossbar交换单元设计方法-CN201910584573.6有效
  • 邱智亮;李熙华;张式琪;张沁;潘伟涛;高宇飞;董勐 - 西安电子科技大学
  • 2019-07-01 - 2022-04-19 - H04L47/50
  • 本发明公开了一种FPGA片间互连的Crossbar交换单元设计方法,主要解决现有专用大容量Crossbar交换单元受PFGA芯片资源限制的问题。其实现方案是:确定数据帧要去往的交叉节点位置;再根据交叉节点位置搬移数据帧:若交叉节点位于本芯片,直接将数据帧搬移至本芯片的交叉节点,若交叉节点位于另一个芯片,先将其送至内帧成帧模块添加必要帧信息,再通过Aurora协议的高速串行收发器GTX传输至另一个芯片的内帧拆帧模块;内帧拆帧模块解析帧信息后将数据帧搬移至另一个芯片中的交叉节点。本发明能支持FPGA片间互连,减小芯片资源对交换容量的限制,降低单片FPGA资源的占用比例,可用于专用大容量交换机。
  • fpga互连crossbar交换单元设计方法
  • [发明专利]一种基于图神经网络的高效状态寄存器识别方法-CN202111446660.9在审
  • 潘伟涛;高一鸣;董勐 - 西安电子科技大学
  • 2021-11-30 - 2022-03-25 - G06F21/71
  • 本发明属于硬件安全技术领域,公开了一种基于图神经网络的高效状态寄存器识别方法,所述基于图神经网络的高效状态寄存器识别方法包括:对电路网表进行整合处理和映射,并将处理后网表建模为有向图结构;以寄存器节点为起点进行子图划分,提取节点特征与边特征,作为图神经网络的训练集;采用图注意力自动编码器网络GATE作为无监督模型,得到最佳训练模型;使用聚类算法对模型输出结果进行分类,并根据分类结果计算准确度。本发明创新性的将传统逆向工程的算法与图神经网络相结合,在保证了识别准确度的前提下极大的提升了效率。本发明创造性的用图神经网络获取寄存器的图结构特征,代替传统算法求解PSS的复杂过程,极大的提升了算法的速度和普适性。
  • 一种基于神经网络高效状态寄存器识别方法
  • [发明专利]基于结构特征筛选及负载扩展的机器学习木马检测方法-CN202110848193.6在审
  • 潘伟涛;高一鸣;董勐 - 西安电子科技大学
  • 2021-07-27 - 2021-11-09 - G06F21/56
  • 本发明属于硬件安全技术领域,公开了一种基于结构特征筛选及负载扩展的机器学习木马检测方法,首先将电路的网表转化为可以量化的数学模型,并基于此模型通过数学方法进行特征提取;之后结合硬件木马触发结构特点,筛选节点得到更为平衡的数据集,再结合机器学习分类方法进行木马检测;最后根据硬件木马载荷结构特点,对木马节点进行后向拓展,从而得到完备的硬件木马电路。本发明创造性地将木马低触发概率的结构特征和机器学习使用的电路静态特征相结合,对机器学习的数据集进行初步筛选,平衡其训练用的数据集,有效提升机器学习的效率和精确度,为后续相关研究提供新思路,对于大多数硬件木马检测方法的检测效果均有提升。
  • 基于结构特征筛选负载扩展机器学习木马检测方法
  • [发明专利]高可靠航天数据及中间变量的保护方法-CN201910329403.3有效
  • 邱智亮;张式琪;潘伟涛;刘欢;郑凌;董勐 - 西安电子科技大学
  • 2019-04-23 - 2021-06-25 - G06F11/10
  • 本发明公开了一种高可靠航天数据及中间变量的保护方法,主要解决现有技术对航天数据和中间变量保护不全面的问题,其实现步骤为:1)构建生成矩阵和校验矩阵;2)获取航天数据或中间变量作为原始数据并根据生成矩阵计算原始校验数据;3)将原始校验数据存储于寄存器或存储器;4)从寄存器或存储器读取最终校验数据并计算校正子;5)判断最终校验数据是否出错;6)纠正最终校验数据出错的比特位,得到与原始数据相等的恢复数据或给出检错标志。本发明采用40位校验数据对32位中间变量和航天数据进行纠检错操作,保证了这些数据的正确性,且能获得较高的码率,提高了存储空间利用率,可用于航天环境中FPGA片上寄存器、片上存储器及外接存储器。
  • 可靠航天数据中间变量保护方法
  • [发明专利]一种基于统计优化的网络业务流量生成方法-CN201810246761.3有效
  • 潘伟涛;韩青;邱智亮;刘欢;董勐 - 西安电子科技大学
  • 2018-03-23 - 2021-03-02 - H04L12/24
  • 本发明属于有线网络通信技术领域,公开了一种基于统计优化的网络业务流量生成方法,根据输入配置参数结合流量模型产生自相似和非自相似的网络流量,丰富了测试流量类型的多样性;非自相似网络流量通过建立泊松模型产生,自相似网络流量通过建立ON/OFF模型产生;网络流量的生成包括根据输入和建立的网络流量模型产生数据分组和数据分组间隔;在生成自相似网络流量的过程中,现有的ON/OFF模型中OFF阶段的随机分布均值计算存在误差,通过统计优化的方式对模型参数进行误差校正,通过校正之后的ON/OFF模型产生流量,结果显示,参数校正增大了生成的流量,提高了数据的产生速率。
  • 一种基于统计优化网络业务流量生成方法
  • [发明专利]快速获取数字门级电路内部节点仿真状态的方法-CN201710419385.9有效
  • 潘伟涛;董勐;周俊;邱智亮;付新宇 - 西安电子科技大学
  • 2017-06-06 - 2020-08-11 - G06F30/39
  • 本发明公开了一种快速获取数字门级电路内部节点仿真状态的方法。主要解决现有技术在门级网表的仿真验证方面难度大和消耗时间长的问题。其包括:1)根据给定的门级电路,得到门极电路的外部输入、外部输出以及内部节点的连接关系;2)用硬件语言描述门级电路逻辑关系,生成门级电路逻辑描述文件;3)根据1)的连接关系,将门级电路转换成RTL级描述单元;4)根据门极电路的连接关系,用软件语言生成仿真测试文件;5)将步骤2)至步骤4)生成的文件加入到商用仿真软件中仿真,得到门级电路内部节点的仿真状态。本发明大大减少了仿真的复杂度和时间,提高了门级网表仿真的准确性,可用于门级网表关键节点的提取及加速门级网表的仿真验证。
  • 快速获取数字电路内部节点仿真状态方法

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