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使用图神经网络的门级网表结构可操控性学习

arXiv cs.LG · 2026-07-21 缓存

本文定义了一种基于拓扑驱动的门级网表结构可操控性分数,该分数基于路径参与度、k-core嵌入、对称性和中心性,并评估了不同GNN架构在ISCAS85和EPFL基准上近似该分数的效果,以及一个关于木马检测的案例研究。

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