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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图像处理的传感器硬件木马检测方法和系统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：CN120412005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510333101.9，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种基于图像处理的传感器硬件木马检测方法和系统是由徐文渊;冀晓宇;王坤;朱文俊设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的传感器硬件木马检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的传感器硬件木马检测方法和系统，属于传感器异常检测领域。获取含不同类型、制造工艺且涵盖植入与未植入木马的传感器电路图像及对应原始设计文件，部分图像引入质量缺陷。对图像和文件配准，标注木马区域构建第一训练样本集，裁剪不同类型感兴趣区域构建第二训练样本集。利用这两个样本集分别训练识别木马区域的目标识别模型和判断感兴趣区域是否含图像质量缺陷的检测模型，最后联合两模型并引入图像修复技术，判断待测传感器样本的电路图像中是否存在木马。本发明能够精准识别传感器恶意电路，借图像评估、特征提取降误报，自动化检测提效，保障传感器安全，适用于各类电路木马。

本发明授权一种基于图像处理的传感器硬件木马检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的传感器硬件木马检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取包含不同类型、不同制造工艺的传感器电路图像及其对应的原始设计文件；所述的传感器电路图像包含植入木马和未植入木马两种情况；对部分传感器电路图像引入图像质量缺陷； 2对传感器电路图像和原始设计文件进行配准，标注植入木马区域，构建第一训练样本集；以及，裁剪传感器电路图像中包含图像质量缺陷的感兴趣区域、不包含图像质量缺陷但包含木马的感兴趣区域、既不包含图像质量缺陷也不包含木马的感兴趣区域，构建第二训练样本集； 3利用第一训练样本集训练一个用于识别配准图像对中的木马区域的目标识别模型，以及，利用第二训练样本集训练一个用于判断感兴趣区域图像中是否包含图像质量缺陷的感兴趣区域检测模型； 4获取待测传感器样本的传感器电路图像并与原始设计文件配准；配准后的图像对输入到目标识别模型以识别木马区域作为疑似异常区域；若存在疑似异常区域，则截取包含单独疑似异常区域的感兴趣区域图像，每一个感兴趣区域图像利用感兴趣区域检测模型判断是否属于图像质量缺陷，若属于，则对传感器电路图像的感兴趣区域修复后重新识别疑似异常区域，直至由目标识别模型标记的疑似异常区域不属于图像质量问题，此时，疑似异常区域判断为被植入木马；若经过修复后未被标记疑似异常区域，则判断是由于图像质量缺陷导致的误报，该传感器不存在木马。

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