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龙图腾网获悉中国科学院空间应用工程与技术中心申请的专利一种结构信息和语义信息融合的硬件木马检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119249421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411307604.0，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种结构信息和语义信息融合的硬件木马检测方法是由张森杰;孔璐;薛盼盼;张弛设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构信息和语义信息融合的硬件木马检测方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种结构信息和语义信息融合的硬件木马检测方法，能够解决硬件木马检测能力差的技术问题。该方法包括：确定第一文件；第一文件包括一个芯片设计的多个代码文件；基于第一文件，建立抽象语法树；根据抽象语法树，提取节点特征和节点邻接关系；基于节点特征和节点邻接关系，得到结构信息；基于多个代码文件，得到代码语义特征；基于交叉注意力机制，融合结构信息和代码语义特征，得到目标特征向量；基于目标特征向量，训练硬件木马检测模型；将待测代码输入硬件木马检测模型，得到硬件木马检测结果。这样，不需要手动处理分析可疑的信号或语句，提高自动化程度，从而提高硬件木马检测能力。

本发明授权一种结构信息和语义信息融合的硬件木马检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结构信息和语义信息融合的硬件木马检测方法，其特征在于，包括： 确定第一文件；所述第一文件由一个芯片设计的多个代码文件通过模块合并与层次结构扁平化处理合并得到，包括各模块的实例名称、端口绑定关系及信号驱动路径，以构建覆盖整个设计的信号交互上下文；所述代码文件包括寄存器传输级代码； 基于所述第一文件，建立抽象语法树；根据所述抽象语法树，提取节点特征和节点邻接关系； 将节点特征和节点邻接关系输入图神经网络模型，通过多轮信息传播与聚合，得到各个节点嵌入表示；聚合各个所述节点嵌入表示，得到结构信息； 基于所述多个代码文件，采用支持代码语义建模的预训练大语言模型，并结合滑动窗口机制对所述多个代码文件进行分段处理，得到多个局部语义特征；通过特征优化操作获得全局语义特征向量，得到代码语义特征；所述特征优化操作包括拼接； 基于交叉注意力机制，融合所述结构信息和所述代码语义特征，得到目标特征向量；所述交叉注意力机制采用多头注意力结构，以结构信息为查询、语义特征向量为键和值，输出融合后的多模态表示向量，以得到所述目标特征向量； 基于所述目标特征向量，训练硬件木马检测模型； 将待测代码输入所述硬件木马检测模型，得到硬件木马检测结果； 其中，基于所述第一文件，建立抽象语法树；包括： 提取具有结构语义的构造单元；所述构造单元包括模块定义、端口声明、信号声明、模块实例化、条件控制语句和时序逻辑块， 将所述构造单元作为图节点，根据语法嵌套关系、信号驱动关系与模块调用关系构建语法嵌套边、信号驱动边和模块实例化边，生成多个结构图； 将所述多个结构图融合为所述抽象语法树，以建模所述第一文件的层次结构、信号传播路径与时序行为。

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