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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种硬件木马数据集标注方法和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：CN119888742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510055968.2，技术领域涉及：G06V20/80；该发明授权一种硬件木马数据集标注方法和系统是由叶武剑;谭国梁;刘怡俊;郑颖聪;崔友锋设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硬件木马数据集标注方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种硬件木马数据集标注方法和系统，涉及数据标注技术领域，方法包括：对低质量集成电路芯片图像数据集预处理生成的优化集成电路芯片图像数据集进行高频提取，确定高频纹理矩阵；对关于优化集成电路芯片图像数据集的子空间学习目标函数，采用交替方向乘子法基于优化集成电路芯片图像数据集和高频纹理矩阵进行迭代求解，确定频域低秩子空间矩阵和空域低秩子空间矩阵；通过训练好的图神经网络基于频域低秩子空间矩阵对应的频域邻接矩阵和空域低秩子空间矩阵对应的空域邻接矩阵输出融合特征；采用融合特征进行谱聚类，确定已标注集成电路芯片图像数据集。能够有效抑制低质量集成电路芯片图像数据集的噪声，有助于提升数据集标注正确性。

本发明授权一种硬件木马数据集标注方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种硬件木马数据集标注方法，其特征在于，包括： 获取用于硬件木马检测训练的低质量集成电路芯片图像数据集并进行预处理，生成优化集成电路芯片图像数据集； 对所述优化集成电路芯片图像数据集进行高频提取，确定高频纹理矩阵； 构建关于优化集成电路芯片图像数据集的子空间学习目标函数，并采用交替方向乘子法基于所述优化集成电路芯片图像数据集和所述高频纹理矩阵进行迭代求解，确定频域低秩子空间矩阵和空域低秩子空间矩阵； 通过训练好的图神经网络基于所述频域低秩子空间矩阵对应的频域邻接矩阵和所述空域低秩子空间矩阵对应的空域邻接矩阵，提取输出频域图嵌入特征和空域图嵌入特征后进行拼接生成融合特征； 采用所述融合特征进行谱聚类，确定已标注集成电路芯片图像数据集； 所述子空间学习目标函数，包括： ； 式中，为频域低秩子空间矩阵，为核范数，为第一权衡参数，为优化集成电路芯片图像数据集，为高频纹理矩阵，为Frobenius范数，为第二权衡参数，为稀疏误差，为第三权衡参数，为空域低秩子空间矩阵，为第四权衡参数，为稀疏噪声，为范数。

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