Fugu-MT 論文翻訳(概要): Logic Locking at the Frontiers of Machine Learning: A Survey on Developments and Opportunities

論文の概要: Logic Locking at the Frontiers of Machine Learning: A Survey on Developments and Opportunities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01915v1
Date: Mon, 5 Jul 2021 10:18:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-06 19:05:02.696690
Title: Logic Locking at the Frontiers of Machine Learning: A Survey on Developments and Opportunities
Title（参考訳）: 機械学習の最前線における論理ロック:開発と機会に関する調査
Authors: Dominik Sisejkovic, Lennart M. Reimann, Elmira Moussavi, Farhad Merchant, Rainer Leupers
Abstract要約: 本稿では,現代機械学習モデルのフロンティアにおける論理ロック攻撃と対策の最近の展開を要約する。提示された作業に基づいて、鍵となる取り組み、機会、課題が強調され、次世代ロジックロックの設計のための推奨事項が提示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6287267171078441
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the past decade, a lot of progress has been made in the design and evaluation of logic locking; a premier technique to safeguard the integrity of integrated circuits throughout the electronics supply chain. However, the widespread proliferation of machine learning has recently introduced a new pathway to evaluating logic locking schemes. This paper summarizes the recent developments in logic locking attacks and countermeasures at the frontiers of contemporary machine learning models. Based on the presented work, the key takeaways, opportunities, and challenges are highlighted to offer recommendations for the design of next-generation logic locking.
Abstract（参考訳）: 過去10年間、論理ロックの設計と評価において、エレクトロニクスサプライチェーン全体の集積回路の完全性を保護するための最重要技術として、多くの進歩があった。しかし、機械学習の普及により、論理ロック方式を評価する新たな経路が最近導入された。本稿では,現代機械学習モデルのフロンティアにおける論理ロック攻撃と対策の最近の展開を要約する。提示された作業に基づいて、鍵となる取り組み、機会、課題が強調され、次世代ロジックロックの設計のための推奨事項が提供される。

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