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J-GLOBAL ID:201702255581540438   整理番号:17A0965908

ゴールデン回路モデルを使用しない実行時ハードウェアトロイ検出のためのマイクロコントローラの命令の電力プロファイリング【Powered by NICT】

Power profiling of microcontroller’s instruction set for runtime hardware Trojans detection without golden circuit models
著者 (4件):
資料名:
巻: 2017  号: DATE  ページ: 294-297  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)
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集積回路(IC)設計におけるグローバル化傾向は,ハードウェアトロイ(HT)に対するICの脆弱性の増加をもたらした。最近,いくつかのサイドチャネルパラメータに基づく方法は,参照モデルとしてゴールデン回路を必要とするこれらのハードウェアトロイを検出するために開発されてきたが,IPの広範な利用のために,システムオンチップ(SoC)の大部分は黄金基準を持っていない。知的所有権(IP)ベースのSoC設計におけるハードウエア・トロイの木馬は未来の集積回路用の主要な関心事として考察した。最新実行ハードウェアトロイ検出技法の多くは,トロヤ群は,SoC集積ユニットの異常をもたらすことを推定した。本論文では,知的侵入者は正常SoC運転を妨害あるいは任意のプロトコルに違反することなくIPベースのSoCを侵入可能性があることを論じた。この限界を克服するために,マイクロコントローラ命令セットの電力プロファイル,機械学習アルゴリズムを訓練するために使用されているを抽出するための方法論を提案した。この技術では,出力プロファイルは異なるアセンブリ言語命令のためのマイクロコントローラの電力挙動を抽出することにより得られた。訓練されたモデルを用いて,SoC集積度,侵入を検出するための実行時間中の電力プロファイルを分類における集積回路の中に埋め込まれている。VHDLにおけるMC8051マイクロコントローラに関する著者らの提案した方法を適用し,その命令セットの電力プロファイルを求め,モデルを訓練するために深い学習,k-NN,決定木とナイーブBayesベース機械学習ツールを適用した。MC8051トロイのベンチマークに適用した場合,これらの学習アルゴリズムの交差検証比較は,87%~99%の精度を達成できることを示した。著者らの知識の及ぶ限りでは,これは,マイクロプロセッサの命令セットの電力プロファイルは実行時間HT検出のための機械学習と組み合わせて使用した最初の研究である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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データ保護  ,  半導体集積回路 
タイトルに関連する用語 (5件):
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