論文の概要: Unsupervised Recycled FPGA Detection Using Symmetry Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01807v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 09:27:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 15:34:20.637745
• Title: Unsupervised Recycled FPGA Detection Using Symmetry Analysis
• Title（参考訳）: 対称性解析を用いた非教師なしリサイクルFPGA検出
• Authors: Tanvir Ahmad Tarique, Foisal Ahmed, Maksim Jenihhin, Liakot Ali
• Abstract要約: リサイクルフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)は、半導体サプライチェーンの増殖により、ハードウェアのセキュリティ上の重大な問題を引き起こす。 本稿では,教師なし異常検出手法を用いて,RO周波数の対称性情報を調べることにより,新しいFPGA検出手法を提案する。 Xilinx Artix-7 FPGAを用いた実験により, 提案手法は, 従来の手法と比較して, x より少ない計算量で, 10 個の新しいFPGAからリサイクルFPGAを正確に分類することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, recycled field-programmable gate arrays (FPGAs) pose a significant hardware security problem due to the proliferation of the semiconductor supply chain. Ring oscillator (RO) based frequency analyzing technique is one of the popular methods, where most studies used the known fresh FPGAs (KFFs) in machine learning-based detection, which is not a realistic approach. In this paper, we present a novel recycled FPGA detection method by examining the symmetry information of the RO frequency using unsupervised anomaly detection method. Due to the symmetrical array structure of the FPGA, some adjacent logic blocks on an FPGA have comparable RO frequencies, hence our method simply analyzes the RO frequencies of those blocks to determine how similar they are. The proposed approach efficiently categorizes recycled FPGAs by utilizing direct density ratio estimation through outliers detection. Experiments using Xilinx Artix-7 FPGAs demonstrate that the proposed method accurately classifies recycled FPGAs from 10 fresh FPGAs by x fewer computations compared with the conventional method.
• Abstract（参考訳）: 近年,半導体サプライチェーンの普及に伴い,再生フィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA) はハードウェアのセキュリティ上の重要な問題となっている。 リングオシレータ(ro)ベースの周波数解析技術は一般的な手法の一つであり、ほとんどの研究で機械学習に基づく検出において既知のフレッシュfpga(kffs)を用いたが、現実的アプローチではない。 本稿では,教師なし異常検出手法を用いて,RO周波数の対称性情報を調べることにより,新しいFPGA検出手法を提案する。 fpgaの対称配列構造のため、fpga上の隣接するいくつかの論理ブロックは、同等のro周波数を持つため、これらのブロックのro周波数を分析して、それらがどの程度類似しているかを決定する。 提案手法は, 直接密度比推定を利用して, リサイクルFPGAを効率よく分類する。 Xilinx Artix-7 FPGAを用いた実験により, 提案手法は, 従来の手法と比較して, x より少ない計算で10個の新しいFPGAからリサイクルFPGAを正確に分類することを示した。

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