能源互联网推动了新型电力系统构建，实现了多元能源的融合、交换和共享，助力“碳达峰、碳中和”目标实现，但数以亿计的各类终端设备接入给硬件木马提供了更多的入侵机会。硬件木马的破坏性强、隐蔽性高，其一经植入便永久存在，给能源互联网带来了长期的安全威胁。针对这一问题，文章对传统硬件木马检测技术和基于机器学习的检测技术进行分类阐述，分析对比各检测技术的特点，最后提出了硬件木马检测技术面临的挑战和机遇。
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