硬件木马检测评估：协议选择会显著影响跨家族性能
原始标题 / Protocol effects on feature-based hardware-Trojan detection across Trust-Hub families
该研究以固定检测器配置只改变测试边界，量化了Trust-Hub同宿主多变体在训练与测试折叠间复用造成的性能膨胀。它提供了家族感知留出评估的实证依据，对硬件木马检测基准报告有方法学价值。
01 摘要
研究在Trust-Hub语料上固定解析器、36维门特征、类别权重、模型设置、阈值和家族聚合方式，仅改变测试集划分：混合门、留出一个完整网表或留出一个宿主家族的全部变体。随机森林的F1/AP从混合门下的0.914/0.978降至留出网表的0.636/0.851，再到留出宿主家族的0.460/0.577；XGBoost从0.946/0.976降至0.464/0.544。作者认为这支持一个较窄的结论：同一宿主电路的兄弟基准变体可能高估表观迁移能力，建议同时报告家族感知留出结果与混合分数；五个家族不足以做总体推断。
02 关键点
- 测试边界选择对检测指标影响显著：随机森林F1/AP从0.914/0.978（混合门）降至0.460/0.577（留出宿主家族）。
- 跨模型一致性存在：XGBoost从0.946/0.976降至0.464/0.544，逻辑回归AP下降但固定阈值F1非单调。
- 特征移除、随机种子、归一化和样本量变化改变差距大小但未反转方向，家族聚合方式也会影响数值解读。
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