論文の概要: Magnetic Field Fingerprinting of Integrated Circuit Activity with a
Quantum Diamond Microscope
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03707v1
- Date: Tue, 7 Apr 2020 20:58:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 04:01:35.566283
- Title: Magnetic Field Fingerprinting of Integrated Circuit Activity with a
Quantum Diamond Microscope
- Title（参考訳）: 量子ダイヤモンド顕微鏡による集積回路活動の磁場フィンガープリント
- Authors: Matthew J. Turner, Nicholas Langellier, Rachel Bainbridge, Dan
Walters, Srujan Meesala, Thomas M. Babinec, Pauli Kehayias, Amir Yacoby,
Evelyn Hu, Marko Lon\v{c}ar, Ronald L. Walsworth, Edlyn V. Levine
- Abstract要約: アクティブ集積回路(IC)における電流密度分布は、ICに関する構造的および機能的な情報を含む磁場のパターンをもたらす。
磁場は半導体産業が使用する標準材料を通り抜け、セキュリティおよび故障解析アプリケーションにICアクティビティをフィンガープリントする強力な手段を提供する。
そこで,我々は,高空間分解能,広視野,ベクトル磁場イメージングにより,量子ダイヤモンド顕微鏡を用いて,ICからの静的(DC)磁場エマニュエーションを観察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9546614537373657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current density distributions in active integrated circuits (ICs) result in
patterns of magnetic fields that contain structural and functional information
about the IC. Magnetic fields pass through standard materials used by the
semiconductor industry and provide a powerful means to fingerprint IC activity
for security and failure analysis applications. Here, we demonstrate high
spatial resolution, wide field-of-view, vector magnetic field imaging of static
(DC) magnetic field emanations from an IC in different active states using a
Quantum Diamond Microscope (QDM). The QDM employs a dense layer of fluorescent
nitrogen-vacancy (NV) quantum defects near the surface of a transparent diamond
substrate placed on the IC to image magnetic fields. We show that QDM imaging
achieves simultaneous $\sim10$ $\mu$m resolution of all three vector magnetic
field components over the 3.7 mm $\times$ 3.7 mm field-of-view of the diamond.
We study activity arising from spatially-dependent current flow in both intact
and decapsulated field-programmable gate arrays (FPGAs); and find that QDM
images can determine pre-programmed IC active states with high fidelity using
machine-learning classification methods.
- Abstract（参考訳）: アクティブ集積回路(IC)における電流密度分布は、ICに関する構造的および機能的な情報を含む磁場のパターンをもたらす。
磁場は半導体産業が使用する標準材料を通り抜け、セキュリティおよび故障解析アプリケーションにICアクティビティをフィンガープリントする強力な手段を提供する。
そこで我々は,QDM(Quantum Diamond Microscope)を用いて,ICからの静磁場エマニュエーションの高空間分解能,広視野,ベクトル磁場イメージングを実測した。
QDMは、IC上に配置された透明ダイヤモンド基板の表面付近で、高密度の蛍光窒素空洞(NV)量子欠陥を用いて磁場を撮像する。
我々は、QDMイメージングが3.7 mm$\times$3.7 mmにおける3つのベクトル磁場成分の同時分解能を$\sim10$$\mu$mで達成していることを示す。
本研究は,無傷および非カプセル化されたフィールドプログラマブルゲートアレイ(fpga)における空間的電流の流れから発生する活動について検討し,qdm画像が機械学習の分類法を用いて高忠実度で事前プログラムされたic活性状態を判定できることを見出した。
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