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J-GLOBAL ID：201802265723423881   整理番号：18A0728412

境界ネット構造を用いたハードウェア-トロイ分類法【JST・京大機械翻訳】

A hardware-Trojan classification method utilizing boundary net structures

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： 2018  号： ICCE  ページ： 1-4  発行年： 2018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,サイバーセキュリティは,著者らにとって重大な関心事になっている。例えば,ハードウェアTrojans(ハードウェアデバイスに挿入された機能不全)の脅威が現れている。ハードウェアベンダは,ハードウェア製品の部品を,第三者のベンダーにしばしば供給するので,ハードウェア-トロイ挿入のリスクが増加している。特にハードウェア設計段階において,悪意のあるベンダーは,ハードウェアTrojansを容易に挿入する機会を持っている。本論文では,境界ネット構造を利用したハードウェア-トロイ分類法を提案した。まず,機械学習に基づくハードウェア-トロイ検出法を使用し,与えられたネットリストにおけるネットを通常のネットの集合とトロイネットの集合に分類する。分類に基づいて,著者らは,通常のネットとTrojanネットの間の境界の周りのネットを調査して,正常なネットまたはTrojanネットが誤っていると同定されたネットの特徴を抽出した。最後に,機械学習に基づくハードウェア-トロイ検出の分類結果と境界ネットの抽出された特徴を用いて,与えられたネットリストにおけるネットを通常のネットの集合に分類し,そして,トロイネットのそれを再び分類した。実験結果は,著者らの方法が真の陽性率に関して既存の機械学習ベースのハードウェア-トロイ検出法より優れていることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア設計 ,  機械学習 ,  *ハードウェア ,  機能障害 ,  *ネットワーク構造 ,  検出法 ,  サイバーセキュリティ
準シソーラス用語： ネットリスト ,  *分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 境界 ,  ネット構造 ,  ハードウェア ,  分類法