ISCAS85

图神经网络学习硬件设计的结构可操纵性

研究人员开发了一种量化门级网表结构可操纵性的方法，门级网表是硬件设计的基础。该分数通过分析网表图结构中的路径参与度、k-core嵌入、对称性和中心性来表征节点级灵活性。利用图神经网络学习该分数，在ISCAS85和EPFL基准测试上的实验表明，分层模型提供了最一致的排名。该方法还通过识别Trojan注入电路中不同的结构模式，展示了其效用，为功能分析提供了补充视角。