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J-GLOBAL ID：201702220482670192   整理番号：17A1555871

定常状態学習に基づくハードウェアトロイ検出と分類【Powered by NICT】

Hardware Trojan detection and classification based on steady state learning

著者 (3件)： Oya Masaru (Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University) ,  Yanagisawa Masao (Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University) ,  Togawa Nozomu (Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IOLTS  ページ： 215-220  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,定常状態学習を用いた論理試験に基づくHT検出と分類法を提案した。HTsが隠されている短時間でランダムテストパターンを適用することを観測したが,それらの大部分は非常に長期ランダム回路動作で活性化されることができる。それゆえに,著者らは短期的なランダムなシミュレーションを行うことによりネットリストの各疑わしいトロイの正味の定常信号遷移状態を学習する非常に自然である。その後,ランダムテストパターンを与えることにより非常に長い時間のネットリストをシミュレーションし,模倣とセット信号遷移状態を得た。それらの間の相関を発見することにより,提案手法では,HTを検出し,その挙動を見出した。実験結果は,この方法がトロイのネットと正常ネットであることすべて正常ネットであることをすべての実トロイのネットを成功裡に同定できることを示したが,他の既存の論理試験HT検出法は,それらのいくつかを検出できない。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *学習 ,  遷移状態 ,  検出法
準シソーラス用語： ネットリスト ,  分類法 ,  *定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 定常状態 ,  学習 ,  ハードウェア ,  分類