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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于大语言模型的门级网表硬件木马测试集生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510115876.9，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于大语言模型的门级网表硬件木马测试集生成方法是由白智元;王昕皓;王坚;李桓;杨錬设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的门级网表硬件木马测试集生成方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种基于大语言模型的门级网表硬件木马测试集生成方法，涉及领域为硬件安全领域。该方法首先利用精心设计的提示词让大语言模型提供设计硬件木马服务；然后让大语言模型根据提供的知识库与限制约束，不断迭代反思后，生成最终设计代码；设计代码通过评估器评估后，即可在母本网表上挂载木马；通过分析节点隐蔽性，确定触发节点，最终生成挂载木马后的网表文件。

本发明授权一种基于大语言模型的门级网表硬件木马测试集生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的门级网表硬件木马测试集生成方法，该方法步骤具体如下： 步骤1：确保大语言模型能够提供木马生成服务； 将包含生成木马请求的初始提示词输入LLM，获取初始输出，LLM表示大语言模型；设大语言模型提供服务的概率为： 1 表示初始提示词状态下的服务概率； 在初始提示词中引入四种优化元素，分别为角色扮演R，情景演绎Q1，专业术语Q2和领域背景Q3，引入优化元素后的提示词： 2 其中，为引入优化元素后的提示词，表示将优化元素与初始提示词进行组合的函数，表示初始提示词，表示将四种优化元素和初始提示词进行融合的过程； 此时： 3 其中，表示在提供优化后提示词的条件下，输出不为的概率，表示LLM提供的回答，表示LLM的回答为“拒绝提供硬件木马生成服务”，表示在提供优化后提示词的条件下，输出不为，表示一个特定函数，用于在提供优化后提示词的条件下，计算LLM提供的回答不为的概率； 引入调优参数集： 4 从调优参数集中任意选取其中的p个参数，与构成优化提示词；优化后的提示词产生的服务概率为： 5 6 引入调优参数后，最大化，优化目标即为求解： 7 实现： 8 步骤2：为大语言模型引入三个知识库，分别为： 知识库：可使用门器件列表以及稀有门器件的功能； 知识库：提供给大语言模型挂载的母本电路的RTL原代码； 知识库：硬件木马负载生成示例； 步骤3：评估迭代大语言模型生成的木马代码的有效性，并进行更新； 通过人工分析与仿真器Testbench仿真，评估大语言模型生成的代码的有效性； 步骤4：大语言模型对生成代码反思与审查； 步骤5：基于信号节点隐蔽性分析提取最终代码，进行木马挂载。

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