评估方案对跨 Trust-Hub 家族的基于特征的硬件木马检测的影响

arXiv:2609.07199v2 公告类型：替换 摘要：Trust-Hub 会重复使用宿主电路：若干文件的主要差异在于植入的木马。当同源变体中的逻辑门同时进入训练折和测试折时，检测器可能会受益于其已经见过的宿主逻辑。我们测量了这一效应，而非提出另一种分类器。该语料库包含来自 16 个网表的 49,124 个逻辑门，分为五个宿主家族。我们保持解析器、36 项逻辑门特征、类别权重、模型设置、阈值及家族级聚合方式不变，仅改变一个选项：测试集的划分边界。三种设置分别从混合语料库中抽取测试逻辑门、留出一个完整网表，以及留出某个宿主的所有变体。这一选择会产生显著影响。随机森林在混合逻辑门设置下的 F1/AP 为 0.914/0.978，在留出一个网表时为 0.636/0.851，在留出一个宿主家族时为 0.460/0.577。在相同的比较中，XGBoost 从 0.946/0.976 降至 0.464/0.544。逻辑回归的 AP 也有所下降，但其固定阈值下的 F1 并非单调变化。每个家族从混合划分到家族留出划分都呈现相同的变化方向。特征移除、使用多个模型与模拟器随机种子重复实验、分数归一化、与解析器相关的样本排除，以及缩小样本规模，都会改变差距的大小，但不会逆转这一趋势。聚合方式同样重要：按逻辑门数量加权的平均值由较大的 ISCAS 文件主导，因此主要报告值对每个宿主家族赋予相同权重。自助法和刀切法的汇总结果显示差距仍为正，但其各折重复使用了训练家族。我们将五个家族对应的结果行视为描述性证据，而非独立试验。五个宿主家族不足以支持对总体作出断言，而且该实验无法说明向新标准单元库或工业设计迁移的情况。它支持一个更有限的结论：同源基准变体可能夸大表观迁移能力。对于包含同一宿主电路多个变体的基准，应在报告混合划分得分的同时，报告考虑家族结构的留出评估结果以及全部五个家族的结果。