論文の概要: Hardware Trojan Detection Using Unsupervised Deep Learning on Quantum
Diamond Microscope Magnetic Field Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14228v1
- Date: Fri, 29 Apr 2022 16:57:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-02 18:13:04.371625
- Title: Hardware Trojan Detection Using Unsupervised Deep Learning on Quantum
Diamond Microscope Magnetic Field Images
- Title（参考訳）: 量子ダイヤモンド顕微鏡磁界画像における教師なしディープラーニングによるハードウェアトロイの木馬検出
- Authors: Maitreyi Ashok, Matthew J. Turner, Ronald L. Walsworth, Edlyn V.
Levine, Anantha P. Chandrakasan
- Abstract要約: 本稿では,集積回路におけるハードウェアトロイジャン検出手法を提案する。
量子ダイヤモンド顕微鏡(QDM)を用いた広視野(4x4 mm$2$)高分解能磁界画像の分類には教師なし深層学習が用いられている。
QDMイメージングは、量子制御技術と改良されたダイヤモンド材料を用いて、磁場感度を4倍、測定速度を16倍に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.833120399558056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a method for hardware trojan detection in integrated
circuits. Unsupervised deep learning is used to classify wide field-of-view
(4x4 mm$^2$), high spatial resolution magnetic field images taken using a
Quantum Diamond Microscope (QDM). QDM magnetic imaging is enhanced using
quantum control techniques and improved diamond material to increase magnetic
field sensitivity by a factor of 4 and measurement speed by a factor of 16 over
previous demonstrations. These upgrades facilitate the first demonstration of
QDM magnetic field measurement for hardware trojan detection. Unsupervised
convolutional neural networks and clustering are used to infer trojan presence
from unlabeled data sets of 600x600 pixel magnetic field images without human
bias. This analysis is shown to be more accurate than principal component
analysis for distinguishing between field programmable gate arrays configured
with trojan free and trojan inserted logic. This framework is tested on a set
of scalable trojans that we developed and measured with the QDM. Scalable and
TrustHub trojans are detectable down to a minimum trojan trigger size of 0.5%
of the total logic. The trojan detection framework can be used for golden-chip
free detection, since knowledge of the chips' identities is only used to
evaluate detection accuracy
- Abstract（参考訳）: 本稿では,集積回路におけるハードウェアトロイジャン検出手法を提案する。
教師なし深層学習は、量子ダイヤモンド顕微鏡(QDM)を用いて撮影した高分解能磁場画像(4x4 mm$^2$)を分類するために用いられる。
QDM磁気イメージングは、量子制御技術と改良されたダイヤモンド材料を用いて強化され、磁場感度を4倍、測定速度を16倍に向上させる。
これらのアップグレードは、ハードウェアトロイの木馬検出のためのQDM磁界測定の最初のデモンストレーションを促進する。
教師なし畳み込みニューラルネットワークとクラスタリングは、人間のバイアスなしに600x600ピクセルの磁場画像のラベルのないデータセットからトロイの木馬の存在を推測するために用いられる。
この解析は、trojan free と trojan insert logic で構成されたフィールドプログラマブルゲート配列を区別するための主成分分析よりも正確であることが示されている。
このフレームワークは、私たちが開発し、QDMで測定したスケーラブルなトロイの木馬のセットでテストされます。
スケーラブルとトラストHubトロイの木馬は、全論理の0.5%の最小トロイの木馬トリガーサイズまで検出できる。
トロイの木馬検出フレームワークは,検出精度を評価するためにのみチップの識別知識が使用されるため,ゴールデンチップのフリー検出に使用できる。
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