論文の概要: Challenging the Security of Logic Locking Schemes in the Era of Deep
Learning: A Neuroevolutionary Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10389v2
- Date: Mon, 30 Nov 2020 08:49:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 05:03:48.711126
- Title: Challenging the Security of Logic Locking Schemes in the Era of Deep
Learning: A Neuroevolutionary Approach
- Title（参考訳）: 深層学習における論理ロックの安全性への挑戦--神経進化的アプローチ
- Authors: Dominik Sisejkovic, Farhad Merchant, Lennart M. Reimann, Harshit
Srivastava, Ahmed Hallawa and Rainer Leupers
- Abstract要約: ディープラーニングはロジックロックの領域で導入されている。
私たちはSnapShotを紹介します。これは、ニューラルネットワークを利用した最初のタイプのロジックロックに対する新しい攻撃です。
本研究では,SnapShotが選択した攻撃シナリオに対して平均キー予測精度82.60%を達成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2982610402087727
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Logic locking is a prominent technique to protect the integrity of hardware
designs throughout the integrated circuit design and fabrication flow. However,
in recent years, the security of locking schemes has been thoroughly challenged
by the introduction of various deobfuscation attacks. As in most research
branches, deep learning is being introduced in the domain of logic locking as
well. Therefore, in this paper we present SnapShot: a novel attack on logic
locking that is the first of its kind to utilize artificial neural networks to
directly predict a key bit value from a locked synthesized gate-level netlist
without using a golden reference. Hereby, the attack uses a simpler yet more
flexible learning model compared to existing work. Two different approaches are
evaluated. The first approach is based on a simple feedforward fully connected
neural network. The second approach utilizes genetic algorithms to evolve more
complex convolutional neural network architectures specialized for the given
task. The attack flow offers a generic and customizable framework for attacking
locking schemes using machine learning techniques. We perform an extensive
evaluation of SnapShot for two realistic attack scenarios, comprising both
reference benchmark circuits as well as silicon-proven RISC-V core modules. The
evaluation results show that SnapShot achieves an average key prediction
accuracy of 82.60% for the selected attack scenario, with a significant
performance increase of 10.49 percentage points compared to the state of the
art. Moreover, SnapShot outperforms the existing technique on all evaluated
benchmarks. The results indicate that the security foundation of common logic
locking schemes is build on questionable assumptions. The conclusions of the
evaluation offer insights into the challenges of designing future logic locking
schemes that are resilient to machine learning attacks.
- Abstract（参考訳）: 論理ロックは、集積回路設計と製造フロー全体を通してハードウェア設計の完全性を保護するための顕著な技術である。
しかし、近年では様々な難読化攻撃の導入によって、ロックスキームのセキュリティが徹底的に脅かされている。
多くの研究分野と同様に、ディープラーニングは論理ロックの分野でも導入されている。
そこで,本稿では,論理ロックに対する新たな攻撃であるSnapShotを提案する。この攻撃は,人工ニューラルネットワークを用いて,黄金の基準を使わずに,ロックされた合成ゲートレベルのネットリストから鍵ビット値を直接予測する手法である。
この攻撃は、既存の作業よりもシンプルで柔軟な学習モデルを使用する。
2つの異なるアプローチが評価される。
最初のアプローチは、単純なフィードフォワード完全接続ニューラルネットワークに基づいている。
第2のアプローチは、与えられたタスクに特化したより複雑な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを進化させるために、遺伝的アルゴリズムを利用する。
攻撃フローは、機械学習技術を使用してロックスキームを攻撃するための汎用的でカスタマイズ可能なフレームワークを提供する。
我々は,参照ベンチマーク回路とシリコン製risc-vコアモジュールの両方を含む,現実的な2つの攻撃シナリオのスナップショットを広範囲に評価する。
評価の結果、スナップショットは選択された攻撃シナリオの平均鍵予測精度が82.60%に達し、その性能向上率は10.49ポイントであった。
さらに、SnapShotは、すべての評価されたベンチマークで既存のテクニックよりも優れています。
その結果,共通論理ロッキングスキームのセキュリティ基盤は疑わしい仮定に基づいて構築されていることが示唆された。
評価の結論は、マシンラーニング攻撃に耐性のある将来の論理ロックスキームを設計する際の課題に関する洞察を提供する。
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