論文の概要: X-DFS: Explainable Artificial Intelligence Guided Design-for-Security Solution Space Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07308v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 19:04:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:36.393832
• Title: X-DFS: Explainable Artificial Intelligence Guided Design-for-Security Solution Space Exploration
• Title（参考訳）: X-DFS: 説明可能な人工知能ガイドによるセキュアなソリューション宇宙探査
• Authors: Tanzim Mahfuz, Swarup Bhunia, Prabuddha Chakraborty,
• Abstract要約: これらの脆弱性に対処するために、DFS(Design-for-Security)ソリューションが提案されている。 DFS戦略には堅牢な形式主義が欠如しており、しばしば人間には理解できないものであり、膨大な量の人的専門家の努力を必要とする。 本研究では,DFSによる解空間探索手法であるX-DFSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.060020806741279
• License:
• Abstract: Design and manufacturing of integrated circuits predominantly use a globally distributed semiconductor supply chain involving diverse entities. The modern semiconductor supply chain has been designed to boost production efficiency, but is filled with major security concerns such as malicious modifications (hardware Trojans), reverse engineering (RE), and cloning. While being deployed, digital systems are also subject to a plethora of threats such as power, timing, and electromagnetic (EM) side channel attacks. Many Design-for-Security (DFS) solutions have been proposed to deal with these vulnerabilities, and such solutions (DFS) relays on strategic modifications (e.g., logic locking, side channel resilient masking, and dummy logic insertion) of the digital designs for ensuring a higher level of security. However, most of these DFS strategies lack robust formalism, are often not human-understandable, and require an extensive amount of human expert effort during their development/use. All of these factors make it difficult to keep up with the ever growing number of microelectronic vulnerabilities. In this work, we propose X-DFS, an explainable Artificial Intelligence (AI) guided DFS solution-space exploration approach that can dramatically cut down the mitigation strategy development/use time while enriching our understanding of the vulnerability by providing human-understandable decision rationale. We implement X-DFS and comprehensively evaluate it for reverse engineering threats (SAIL, SWEEP, and OMLA) and formalize a generalized mechanism for applying X-DFS to defend against other threats such as hardware Trojans, fault attacks, and side channel attacks for seamless future extensions.
• Abstract（参考訳）: 集積回路の設計と製造は、主に多様なエンティティを含むグローバル分散半導体サプライチェーンを使用する。 現代の半導体サプライチェーンは生産効率を高めるために設計されているが、悪意のある修正(トロイの木馬)、リバースエンジニアリング(RE)、クローンなどのセキュリティ上の懸念に満ちている。 デジタルシステムは、デプロイされている間、電力、タイミング、電磁(EM)サイドチャネル攻撃といった多くの脅威にさらされる。 多くのDFS(Design-for-Security)ソリューションがこれらの脆弱性に対処するために提案されており、そのようなソリューション(DFS)は高いレベルのセキュリティを確保するためにデジタルデザインの戦略的修正(ロジックロック、サイドチャネルレジリエンスマスキング、ダミー論理挿入)を中継する。 しかしながら、これらのDFS戦略の多くは堅牢な形式主義に欠けており、しばしば人間には理解できないものであり、開発や使用に大量の人的専門家の努力を必要とする。 これらの要因は、ますます増加するマイクロエレクトロニクスの脆弱性に追随するのは難しい。 本研究では,人工知能(AI)が指導するDFSソリューション空間探索手法であるX-DFSを提案する。この手法により,人間に理解可能な意思決定の根拠を提供することで,脆弱性に対する理解を深めつつ,緩和戦略の開発/使用時間を劇的に短縮することができる。 我々は、X-DFSを実装し、それをリバースエンジニアリング脅威(SAIL、SWEEP、OMLA)に包括的に評価し、X-DFSを適用してハードウェアトロイの木馬、障害攻撃、シームレスな将来の拡張のためのサイドチャネル攻撃などの他の脅威に対して防御する一般的なメカニズムを定式化する。

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