现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）被广泛应用于航空航天、高性能计算、5G通信等领域,具有开发周期短、易升级维护、现场可编程等独特优势,但其硬件安全问题也逐渐显现。硬件木马（Hardware Trojan,HT）攻击近年来已成为FPGA的一大安全威胁,国内外许多机构和学者将机器学习算法与FPGA安全检测相结合,收到了较好的效果。但是,这些研究大多基于FPGA电路网表层或寄存器传输层代码（Register Transfer Level,RTL）,普通用户一般很难获取原始设计,通常仅能获得FPGA配置位流或IP（Intellectual Property）核,所以亟需开展FPGA配置位流的反向分析研究,将位流数据反向分析为电路网表。研究FPGA位流编码格式、芯片架构设计及反向分析技术,也对推动国产FPGA和EDA工具研发具有参考意义。本文主要研究面向木马检测的FPGA反向分析方法与设计实现,通过对开发工具及其中间数据文件的深入分析,形成了一种FPGA配置位流反向分析方法,实现了一套完整的位流反向分析工具,并对支撑数据库和反向分析工具进行改进优化。本文设计了电路网表的多叉树模型,将整个电路设计视为多棵多叉树,使复杂的电路结构归一化。提出了“BitMap”和“TileMap”的概念,运用分类分析方法对位流帧数据库的构建进行改进,同一 Tile类的配置数据模板在同系列芯片中一致,可继承和复用。在XDLRC架构数据库研究中,利用分类压缩存储方式,降低存储空间,并提高了分析效率。基于多种策略对芯片资源与位流编码的映射方法进行分析与改进,将PIP（Programmable Interconnection Point）编码测定覆盖率和准确率提高至100%。同一 Tile类创建的编码映射表在同系列芯片中完全一致,无需重复测试,通用性和测定效率大幅提高。另外,对一些特殊电路逻辑进行补充修正,进一步提高分析结果的正确率。为验证设计方法的有效性,本文结合不同型号芯片、不同类型资源、不同设计阶段,设计了多项实验内容进行对比分析。在Spartan2系列的xc2s 15型号芯片上,选取以“H6E2”为接收点的一组PIP进行编码控制位的验证。在Spartan3系列的xc3s200型号芯片上,选取“pong”电路作为基准测试电路进行反向分析。在Virtex5系列的xc5vlx50型号芯片上正向设计 AES（Advanced Encryption Standard）算法电路,验证 LUT（Look-Up Table）、PLP（Programmable Logic Point）等逻辑配置的反向分析结果和分类排布规律的正确性。最后对编码映射数据库构建时间进行了分析。经验证,本文设计的工具在反向分析正确率和时间开销方面与多款公开工具相比均有较大改进,具有较强的通用性,为基于电路网表层或RTL层代码的FPGA安全检测提供支撑。