本文针对硬件保障（Hardware Assurance）中扫描电子显微镜（SEM）图像分析面临的数据稀缺与机密性挑战，提出了一种隐私保护的合成数据生成流程。硬件验证依赖SEM对纳米级结构进行自动分析，但构建大规模高质量数据集受限于采集耗时以及专有设计严格的IP约束。该流程首先利用StyleGAN学习硬件布局掩码的分布，生成新颖且宏观多样化的结构；随后使用条件生成对抗网络Pix2PixHD将掩码转换为保留真实纹理和噪声的逼真SEM图像。关键发现是，仅使用该合成数据训练的分割模型能够成功实现“模拟到真实”（sim-to-real）迁移，在真实图像上的表现甚至优于在有限真实数据集上训练的基准模型。由于合成的底层布局具有可证明的新颖性，不包含原始设计中任何特定专有路由信息，部署最终分割模型可降低梯度反演和成员推断等攻击导致敏感IP泄露的风险。该方法为硬件保障提供了一种高安全性和高性能的解决方案。