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Trust-Hub
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硬件木马检测因同代变体而膨胀，研究发现
一篇新研究论文探讨了协议效应对Trust-Hub系列中基于特征的硬件木马检测的影响。研究发现，当同代基准测试变体同时包含在训练和测试数据集中时，检测器可以通过利用先前的主机逻辑来获得膨胀的性能指标。这种效应在不同的机器学习模型中进行了测量，包括随机森林、XGBoost和逻辑回归，当主机系列从测试集中排除时，性能显著下降。研究人员建议，具有多个主机电路变体的基准测试应报告家族感知排除以及汇总分数，以提供对检测能力的更准确评估。
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论文比较硬件木马检测的可解释性方法
一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了对集成电路中硬件木马检测的可解释性方法的系统性比较。该研究评估了三类技术：领域感知型属性分析、模型无关型案例推理以及模型无关型特征归因方法，如LIME和SHAP。该研究旨在确定哪些方法能为硬件工程师提供最有用的信息，以识别一旦制造就难以修复的恶意电路。比较使用了Trust-Hub基准数据集。