Con la creciente complejidad del diseño de circuitos integrados, la amenaza de un troyano de hardware (HT) se está volviendo cada vez más prominente. En la actualidad, la investigación se centra principalmente en la detección de HT, pero la cantidad de investigación sobre el diagnóstico de HT es muy pequeña. El número de métodos de diagnóstico de HT existentes generalmente se completa mediante la detección de los nodos de HT en la lista de conexiones. La razón principal es la falta de consideración de la integridad de los HT, por lo que la precisión del diagnóstico es baja. Basándose en la razón anterior, este documento propone dos algoritmos de búsqueda de nodos implantados llamados búsqueda de diferencia capa por capa (LDS) y búsqueda de diferencia de agrupación capa por capa (LGDS). El algoritmo LDS puede reducir en gran medida el tiempo de búsqueda, y el algoritmo LGDS puede resolver el problema del desorden de los nodos de entrada. Los dos métodos reducen en gran medida el número de nodos a ordenar y comparar, por lo que la complejidad temporal es menor. Además, se tiene en cuenta la relevancia entre los nodos implantados para mejorar la tasa de diagnóstico. Realizamos experimentos en un diagnóstico de HT; el ejemplo de implantación de HT es de Trust-Hub. Los resultados experimentales se muestran de la siguiente manera: (1) La tasa promedio de verdaderos positivos (TPR) del diagnóstico utilizando KNN, RF o SVM con el algoritmo LDS o LGDS es superior al 93%, y la tasa promedio de verdaderos negativos (TNR) es del 100%. (2) La proporción promedio de nodos implantados obtenidos por el algoritmo LDS o LGDS es superior al 97%. El método propuesto tiene una menor complejidad temporal en comparación con otros métodos de diagnóstico existentes, y el tiempo de diagnóstico se reduce en casi un 75%.