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J-GLOBAL ID：201602212945835804   整理番号：16A0143174

SVMを利用したネットリストの特徴に基づくハードウェアトロイ識別

Hardware Trojan Identification based on Netlist Features using SVM

著者 (4件)： 長谷川健人 (早稲田大 基幹理工) ,  大屋優 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  柳澤政生 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  戸川望 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 338(VLD2015 38-76)  ページ： 135-140  発行年： 2015年11月24日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,チップ製造工程の外部委託が増加し,悪意ある第三者がハードウェアトロイを挿入する危険性が指摘されている。ハードウェアトロイに対抗するため,チップ設計・製造後にハードウェアトロイを検証する技術はいくつか存在するが,ハードウェアトロイの進歩や近年の回路の大規模・複雑化に対応するのは難しい状況である。本稿ではSVM(Support Vector Machine)にもとづきハードウェアトロイを構成するネット(トロイネット)を分類する静的検証手法を提案する。まず,多くのゲートレベルのハードウェアトロイを解析することでハードウェアトロイの特徴を5つの特徴量で表現する。これにもとづき既知のゲートレベルのネットリストからハードウェアトロイの5つの特徴量を学習する。続いて学習データを用いSVMで学習し,その結果を利用して未知のゲートレベルのネットリストを分類する。提案手法はゲートレベルのネットリストだけにもとづきネットがトロイネットかどうかを検証する静的検証であり,回路を駆動してハードウェアトロイを検証する動的検証と比較して時間的コストが低く安定性も高い。提案手法ではハードウェアトロイのネットに重みを付けることでFalse Negativeを抑え,True Positive Rateを最大75%まで引き上げることに成功した。(著者抄録)

シソーラス用語： ハードウェア ,  *集積回路 ,  回路設計 ,  ハードウェア設計 ,  埋込み【挿入】 ,  *回路試験 ,  サポートベクトルマシン ,  ネットワーク ,  検証 ,  データ ,  一覧表 ,  情報 ,  学習 ,  プログラム解析 ,  挿入 ,  回路モジュール
準シソーラス用語： *ハードウェアトロイ ,  ネットリスト ,  特徴量 ,  静的解析

分類 (2件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： SVM ,  ネットリスト ,  ハードウェア ,  識別