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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于功耗特征分类的细粒度恶意逻辑检测方法及系统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：CN117272101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311206018.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于功耗特征分类的细粒度恶意逻辑检测方法及系统是由倪林;鲜明;尚同非;张帅;王欣玫;叶秋凯;黄海明设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于功耗特征分类的细粒度恶意逻辑检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于功耗特征分类的细粒度恶意逻辑检测方法及系统，采集待测芯片的待测功耗曲线和多组正常芯片的正常功耗曲线；对所述待测功耗曲线和正常功耗曲线进行去噪；将所述待测功耗曲线和正常功耗曲线进行重组分段形成特征矩阵，并输入训练好的神经网络进行分类，当所述待测芯片的分类结果相似度小于设定阈值时，则为正常芯片，相似度大于设定阈值时，则为恶意逻辑芯片。能够避噪声影响、时间对齐和未激活等不利因素影响，具有评估特征全面、识别结果可信度高、能实现细粒度检测的特点，检测流程和计算难度更为复杂高效，结果可信度和精准度更高。

本发明授权一种基于功耗特征分类的细粒度恶意逻辑检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于功耗特征分类的细粒度恶意逻辑检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：采集待测芯片的待测功耗曲线和多组正常芯片的正常功耗曲线； 步骤S2：对所述待测功耗曲线和正常功耗曲线进行去噪； 步骤S3：将所述待测功耗曲线和正常功耗曲线进行重组分段形成特征矩阵，并输入训练好的神经网络进行分类，当所述待测芯片的分类结果相似度小于设定阈值时，则为正常芯片，相似度大于设定阈值时，则为恶意逻辑芯片； 步骤S2中所述去噪的方法包括：大样本随机噪声优化和小波变换高频噪声优化； 所述大样本随机噪声优化的方法包括以下步骤：通过施加相同的测试向量重复采集N次，利用大样本均值的方法进行消除； 所述小波变换高频噪声优化的方法包括以下步骤：将信号从时域转换到时频域中，通过将小波基的平移和伸缩提取信号的细节，以去除噪声，小波变换的表达式为： ； 式中，rt表示输入，和分别表示伸缩和平移因子，表示小波基函数； 步骤S1中采集功耗数据的方法包括以下步骤： 步骤S11：构建集成电路的功耗模型Ptot： ； 式中，Pdyn表示动态功耗，Pshort表示静态功耗，Pleak表示短路电流功耗； 步骤S12：测量N块芯片，在不同温度和电压下输入相同的激励K执行s次的功耗数据； 步骤S13：通过以下公式对功耗数据进行处理，得到真实电流： ； ； 式中，表示无噪声时电路的真实电流，与芯片C和激励K相关，表示电路实际工作过程中PVT噪声和测量噪声引起的功耗变化，s表示测量次数，Ci表示第i个芯片，表示恶意逻辑带来的功耗变化。

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