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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于MobileViT架构的结合Tripletattention的硬件木马的检测方法。本发明基于Pytorch框架实现对硬件木马的检测识别算法，提出一个新颖的深度学习模型用于检测识别硬件木马。采用基于Transformer的轻量级网络MobileViT结构。本发明从改进MobileViT模型的角度出发，提出TA‑MobileViT模型，通过添加三重注意力机制，获取更丰富和更重要的网络特征，提升网络的分类性能。使用Transformer相比于CNN拥有全局提取特征的能力，从而提高模型的表现力和性能，能够更好的提取硬件木马时间序列的特征，Tripletattention能够是模型获得跨维度交互能力，进而大大提升模型分类的精度。本发明能够提高检测识别集成电路中硬件木马的准确率，有利于提高硬件电路安全，对于国家集成电路和半导体发展具有现实意义。
主权项：1.一种基于MobileViT架构的结合Tripletattention的硬件木马的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.对硬件木马时序数据集进行预处理，并划分为训练集和测试集；步骤2.将训练集输入所设计的Transformer模型，使用训练集训练模型；步骤3.使用测试集测试训练得到Transformer模型，并使用准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall和F1-Score评价模型性能。
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百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于MobileViT架构的结合Triplet attention的硬件木马的检测方法
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