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Trust-Hub 硬件木马检测中协议效应研究
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AI 综述
该研究在 Trust-Hub 语料上测量测试边界划分对基于特征的硬件木马检测的影响，而非提出新分类器。语料含 49,124 个门、16 个网表、五个主机族。随机森林在合并门、按网表留出、按主机族留出三种设置下 F1/AP 分别为 0.914/0.978、0.636/0.851、0.460/0.577；XGBoost 从 0.946/0.976 降至 0.464/0.544。结果显示检测性能随测试边界趋严明显下降。
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最新进展10月12日 12:00
新报道给出 Trust-Hub 上随机森林与 XGBoost 在三种测试边界下的 F1/AP 数值。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · Databases协议对基于特征的硬件木马检测在 Trust-Hub 各主机族上的影响
该研究在 Trust-Hub 语料上测量测试边界划分对硬件木马检测的影响，而非提出新分类器。语料含 49,124 个门、16 个网表、五个主机族；随机森林在合并门、按网表留出、按主机族留出三种设置下 F1/AP 分别为 0.914/0.978、0.636/0.851、0.460/0.577，XGBoost 从 0.946/0.976 降至 0.464/0.544。
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