論文の概要: ALMOST: Adversarial Learning to Mitigate Oracle-less ML Attacks via Synthesis Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03372v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 18:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 14:53:31.956513
• Title: ALMOST: Adversarial Learning to Mitigate Oracle-less ML Attacks via Synthesis Tuning
• Title（参考訳）: ALMOST: シンセサイザーチューニングによるOracleなしML攻撃軽減のための逆学習
• Authors: Animesh Basak Chowdhury, Lilas Alrahis, Luca Collini, Johann Knechtel, Ramesh Karri, Siddharth Garg, Ozgur Sinanoglu, Benjamin Tan
• Abstract要約: Oracleなしの機械学習(ML)攻撃は、さまざまなロジックロックスキームを壊した。 合成チューニングによるオラクルレスML攻撃を軽減するための逆学習フレームワークであるALMOSTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.758747687330384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Oracle-less machine learning (ML) attacks have broken various logic locking schemes. Regular synthesis, which is tailored for area-power-delay optimization, yields netlists where key-gate localities are vulnerable to learning. Thus, we call for security-aware logic synthesis. We propose ALMOST, a framework for adversarial learning to mitigate oracle-less ML attacks via synthesis tuning. ALMOST uses a simulated-annealing-based synthesis recipe generator, employing adversarially trained models that can predict state-of-the-art attacks' accuracies over wide ranges of recipes and key-gate localities. Experiments on ISCAS benchmarks confirm the attacks' accuracies drops to around 50\% for ALMOST-synthesized circuits, all while not undermining design optimization.
• Abstract（参考訳）: Oracleなしの機械学習(ML)攻撃は、さまざまなロジックロックスキームを壊した。 領域電力遅延最適化に適した正規合成では、キーゲートの局所性が学習に弱いネットリストが得られる。 そこで我々はセキュリティを意識した論理合成を提案する。 合成チューニングによるオラクルレスML攻撃を軽減するための逆学習フレームワークであるALMOSTを提案する。 ALMOSTはシミュレートアニーリングベースの合成合成生成装置を使用しており、さまざまなレシピやキーゲートの局所性に対して、最先端の攻撃の精度を予測できる敵の訓練されたモデルを使用している。 ISCASベンチマークの実験では、設計最適化を損なうことなく、ALMOST合成回路のアタックの精度はおよそ50%に低下した。

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