技术特征：
技术总结
本发明涉及集成电路可信任性检测技术领域，为提高硬件木马的检测效率，实现两类电路数据的明显区分，从而实现硬件木马的检测，本发明，基于神经网络的硬件木马检测方法，利用训练神经网络算法来处理旁路信息，从而实现硬件木马的识别，其中神经网络为自组织神经网络，通过寻找输入样本中的内在规律，不断地对网络参数进行自动修正，实现对输入样本的自动分类，其网络学习规则采用竞争学习；结构上，自组织神经网络只包含两层神经元，第一层为输入层，第二层为竞争层即输出层，两层之间神经元间实现全互连。本发明主要应用于集成电路检测。
技术研发人员：赵毅强;解啸天;刘燕江;高翔
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2017.11.13
技术公布日：2018.05.18