特許

J-GLOBAL ID：202203018060090836

検知装置、学習装置、検知方法及び検知プログラム

発明者： 長谷川 健人 ,  披田野 清良 ,  清本 晋作 ,  戸川 望
出願人/特許権者： KDDI株式会社 ,  学校法人早稲田大学
代理人 (2件)： 正林 真之 ,  林 一好
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2021-085409
公開番号（公開出願番号）：特開2022-178534
出願日： 2021年05月20日
公開日（公表日）： 2022年12月02日
要約：

【課題】有用な特徴量を予め定義することなく自動的に抽出し、ハードウェアトロイを検知できる検知装置を提供すること。 【解決手段】検知装置1は、ゲートレベルで記述された回路設計情報のうち、回路素子をノードとし、当該回路素子に接続された信号線をエッジとするグラフを取得するグラフ取得部11と、ノードのそれぞれに対して、回路設計情報から得られる当該ノードの属性を示すベクトルを、当該ノードの特徴量の初期値として付与する属性取得部12と、ノードのそれぞれに隣接するノードの特徴量を集約したベクトルに基づくノード埋め込み処理により、当該ノードの特徴量を更新する特徴量更新部13と、訓練データにおけるノードの特徴量に基づいて当該ノードに付与されたラベルを学習した検知モデルにより、新たな回路設計情報に含まれる回路素子それぞれがハードウェアトロイを構成するものか否かを判定する判定部15と、を備える。 【選択図】図1

請求項（抜粋）：

ゲートレベルで記述された回路設計情報のうち、回路素子をノードとし、当該回路素子に接続された信号線をエッジとするグラフを取得するグラフ取得部と、 前記ノードのそれぞれに対して、前記回路設計情報から得られる当該ノードの属性を示すベクトルを、当該ノードの特徴量の初期値として付与する属性取得部と、 前記ノードのそれぞれに隣接するノードの特徴量を集約したベクトルに基づくノード埋め込み処理により、当該ノードの特徴量を更新する特徴量更新部と、 訓練データにおけるノードの特徴量に基づいて当該ノードに付与されたラベルを学習した検知モデルにより、新たな回路設計情報に含まれる回路素子それぞれがハードウェアトロイを構成するものか否かを判定する判定部と、を備える検知装置。

IPC (1件)：

G06F 30/33

FI (1件)：

G06F30/33

Fターム (3件)：

5B146AA22 ,  5B146DC03 ,  5B146GJ04