该论文提出了一种名为PATCH-FFT的基于补丁的Transformer架构，用于通过频域分析功率迹线检测休眠态的硬件木马。硬件木马（HT）是恶意实体嵌入集成电路中的恶意电路，通常通过功率侧信道隐秘泄露敏感信息，并在触发条件激活前保持休眠状态以避免检测。对于信息泄露型木马，在休眠态检测至关重要，因为一旦触发，秘密数据即被窃取。现有方法主要关注激活态木马，对休眠态检测效果不佳。PATCH-FFT首先使用实快速傅里叶变换（rFFT）将时域功率测量值转换为频域表示，从而揭示传统时域分析难以发现的频谱签名。然后，将频域信号分割为多个补丁，输入Transformer模型进行二分类（良性与木马植入）。实验在Trust-Hub基准数据集上进行，包含多种木马类型。结果表明，该方法在休眠和激活木马场景下平均检测准确率达到90.94%，优于现有最先进方法，尤其在休眠木马检测方面，之前的时间域方法无法有效处理该类问题。该工作为硬件安全领域提供了一种新颖、有效的休眠木马检测手段。