Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty-Aware Hardware Trojan Detection Using Multimodal Deep Learning

論文の概要: Uncertainty-Aware Hardware Trojan Detection Using Multimodal Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09479v2
Date: Tue, 23 Jan 2024 07:04:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-24 18:18:33.886314
Title: Uncertainty-Aware Hardware Trojan Detection Using Multimodal Deep Learning
Title（参考訳）: マルチモーダルディープラーニングを用いた不確実性を考慮したハードウェアトロイの木馬検出
Authors: Rahul Vishwakarma, Amin Rezaei
Abstract要約: チップ製造の様々な段階でハードウェアトロイの木馬が挿入されるリスクは、ゼロトラスト・ファブレス時代に増大している。本稿では,ハードウェアトロイの木馬を検出するマルチモーダル深層学習手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.118371710802894
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The risk of hardware Trojans being inserted at various stages of chip production has increased in a zero-trust fabless era. To counter this, various machine learning solutions have been developed for the detection of hardware Trojans. While most of the focus has been on either a statistical or deep learning approach, the limited number of Trojan-infected benchmarks affects the detection accuracy and restricts the possibility of detecting zero-day Trojans. To close the gap, we first employ generative adversarial networks to amplify our data in two alternative representation modalities, a graph and a tabular, ensuring that the dataset is distributed in a representative manner. Further, we propose a multimodal deep learning approach to detect hardware Trojans and evaluate the results from both early fusion and late fusion strategies. We also estimate the uncertainty quantification metrics of each prediction for risk-aware decision-making. The outcomes not only confirms the efficacy of our proposed hardware Trojan detection method but also opens a new door for future studies employing multimodality and uncertainty quantification to address other hardware security challenges.
Abstract（参考訳）: チップ製造の様々な段階でハードウェアトロイの木馬が挿入されるリスクは、ゼロトラストファブレス時代に増大している。これに対応するために、ハードウェアトロイの木馬検出のための様々な機械学習ソリューションが開発されている。統計学または深層学習のアプローチに焦点が当てられているが、トロイの木馬に感染したベンチマークの限られた数は検出精度に影響を与え、ゼロデイトロイの木馬を検出する可能性を制限する。このギャップを埋めるために,我々はまず,生成型adversarial networkを用いて,グラフと表式という2つの代替表現モダリティでデータを増幅し,データセットが代表的に配布されることを保証する。さらに,ハードウェアトロイの木馬を検出するマルチモーダル深層学習手法を提案し,早期融合戦略と後期融合戦略の両方から結果を評価する。また,リスク対応意思決定における各予測の不確実性定量化指標を推定する。結果は,提案手法の有効性を確認するだけでなく,他のハードウェアセキュリティ課題に対するマルチモダリティと不確実性定量化を用いた今後の研究への新たな扉を開くものである。

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