集成电路的发展带来无工厂化、设计与制造的分离，同时也带来了硬件层面的安全隐患，硬件木马即是这样一种安全隐患。硬件木马概念被提出的十年来，硬件木马的检测技术已经取得了很大进展。基于结构特征的硬件木马检测技术最近几年被学者提出，但是硬件木马结构特征库需要被不断完善。　　本文提出了一种新的、高效的基于门级电路结构特征的硬件木马检测方法。首先，把门级网表基准电路抽象为有向图，抽取出硬件木马的结构特征，并扩充为特征库，特征库只包含四种逻辑门（与门、或门、非门、或非门），缩小了所考察图的规模，从而降低了检测复杂度；其次，提出了一种罕见值算法，从待测电路中匹配特征库中的结构特征，并计算逻辑门的罕见值，其中罕见值是用来衡量逻辑门输出信号翻转特性的指标。接下来提出一种异常值识别算法标记出待测电路中具有异常罕见值的逻辑门。之后，对罕见值算法做了进一步的优化，降低了检测复杂度以及检测时间。最后，重新定义了逻辑门的罕见值，进一步提高了检测的准确率。　　实验结果表明，本文所提出的硬件木马检测方法，使用优化后的罕见值算法后，可以在6秒内检测出规模为17万逻辑门的基准电路。对于TrustHub中的单触发硬件木马电路，硬件木马的检测率达到97.5%。