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J-GLOBAL ID：201702268003924148   整理番号：17A1555873

多層神経回路網を用いたゲートレベルネットリストのためのハードウエア・トロイの木馬の分類【Powered by NICT】

Hardware Trojans classification for gate-level netlists using multi-layer neural networks

著者 (3件)： Hasegawa Kento (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： 227-232  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： 近年,IC設計と製造におけるアウトソーシングの増加のために,悪意のあるサードパーティICベンダーは,しばしばそれらの製品にハードウェアトロイを挿入することが報告されている。特にIC設計段階で,悪意のあるサードパーティベンダーは彼らの製品中のハードウェアトロイの挿入が容易であるため,強くハードウェアトロイを検出するために必要である。本論文では,多層ニューラルネットワークを用いたゲートレベルネットリストのための機械学習ベースハードウェアトロイ検出法を提案した。まず,ネットリストの各ネットのための11トロイの正味の特徴量を抽出した。後,トロイのネットの集合と多層神経回路網を用いた正常ネットのに未知のネットリストにおけるネットを分類した。は最大で100%の真陽性率提案手法を得た。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： *ハードウェア ,  ニューラルネットワーク ,  *多層 ,  アウトソーシング ,  機械学習 ,  *神経回路網 ,  ベンダ ,  検出法
準シソーラス用語： 特徴量 ,  *ネットリスト ,  サードパーティ ,  集積回路設計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： CAD,CAM  (JE10000A) ,  集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多層 ,  神経回路網 ,  ハードウエア ,  分類