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基于静态特征的硬件木马检测研究及实现的任务书
任务书：基于静态特征的硬件木马检测研究及实现
背景：
随着信息技术的快速发展，电子设备普及，硬件攻击逐渐成为了黑客攻击的一个新热点。硬件木马是指对计算机硬件进行植入恶意代码，以进行不良行为或窃取数据的一种攻击手段。硬件木马相对于传统的软件木马和病毒具有不可检测性、侵入性强等特点，使得其成为黑客们越来越喜欢使用的一种攻击手段。为了保护计算机系统的安全，必须开展硬件木马检测研究。
任务目标：
本次研究的目标是基于静态特征进行硬件木马检测，并实现一个硬件木马检测系统。具体目标如下：
1.调研当前主流的硬件木马检测技术和方法，分析其优缺点，总结常见的静态特征。
2.设计并实现基于静态特征的硬件木马检测算法，提取具有代表性和区分性的特征，如电路结构特征、功耗特征等。
3.搭建和实现一个硬件木马检测系统，能够对恶意硬件进行检测，并给出相应的报警信息。
4.通过实验比较，验证所设计算法的有效性和准确性。
任务内容：
1.调研硬件木马检测技术和方法，理解静态特征的含义和应用。查阅文献、资料，总结常见的静态特征。
2.设计并实现基于静态特征的硬件木马检测算法。该算法需要包含以下步骤：
（1）加载测试设计电路的网表文件。
（2）进行特征提取，如电路结构特征、功耗特征等。
（3）根据提取的特征，进行特征选择，选择区分性较强的特征。
（4）应用机器学习和模式识别算法，如决策树算法、支持向量机算法等，进行分类训练，并构建分类器。
（5）将分类器应用于测试电路，对是否为木马进行判断，并输出结果。
3.搭建和实现一个硬件木马检测系统。该系统需要包含以下功能：
（1）构建数据库，存储完整电路网表信息，提供便捷的检索方式。
（2）应用上述算法，对输入电路进行检测，并根据结果输出报警信息。
（3）提供友好的用户界面，支持批量检测。
4.通过实验比较，验证所设计算法的有效性和准确性。应用比较流行的数据集，如TrustHub数据集、ISCAS85数据集等，评估所设计的算法在准确率、召回率、F-measure等方面的表现。
预期成果：
1.调研报告：包含硬件木马检测技术和方法的调研内容、常见静态特征的总结、以及对当前技术和方法的优缺点进行分析。
2.算法设计与实现：设计并实现了基于静态特征的硬件木马检测算法，包括特征提取、特征选择、分类器构建等模块，并完成对该算法的测试和评估等工作。
3.系统实现：搭建和实现了一个硬件木马检测系统，具有基本功能，并能够对输入电路进行检测及报警。
4.实验报告：通过比较流行的数据集进行实验，评估所设计算法的有效性和准确性，并撰写实验报告，报告中需要详细介绍实验设置、结果分析等内容。
备注：
本次研究一方面要深入理解硬件木马的检测方法、技术及其应用场景，同时需要掌握相关的机器学习和数据挖掘算法。因此建议参与者有一定的计算机硬件或者回路设计的基础知识，熟悉机器学习和数据挖掘相关知识，具有一定的编程经验。