論文の概要: Out-of-Band Power Side-Channel Detection for Semiconductor Supply Chain Integrity at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01054v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 03:14:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.9754
• Title: Out-of-Band Power Side-Channel Detection for Semiconductor Supply Chain Integrity at Scale
• Title（参考訳）: 半導体サプライチェーンの大規模化のための帯域外電力側チャネル検出
• Authors: Rajiv Thummala, Katherine Winton, Luke Flores, Elizabeth Redmond, Gregory Falco,
• Abstract要約: マイクロコントローラの帯域外スクリーニングは半導体サプライチェーンのセキュリティにおいて大きなギャップである。 X線や破壊的なリバースエンジニアリングのような高い測定技術は正確だが、遅くて高価である。 本研究では,パワーサイドチャネル計測と生成モデルを用いてタンパ検出を行う非破壊スクリーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4567122178196832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-band screening of microcontrollers is a major gap in semiconductor supply chain security. High-assurance techniques such as X-ray and destructive reverse engineering are accurate but slow and expensive, hindering comprehensive detection for hardware Trojans or firmware tampering. Consequently, there has been increased interest in applying machine learning techniques to automate forensic examination, enabling rapid, large-scale inspection of components without manual oversight. We introduce a non-destructive screening method that uses power side-channel measurements and generative modeling to detect tampering in commodity microcontrollers without trusted hardware. As a proof-of-concept, differential power analysis (DPA) traces are collected from the ChipWhisperer and a generative adversarial network (GAN) is trained only on benign measurements to learn nominal power behavior. The trained discriminator then serves as a one-class anomaly detector. We report detection performance on multiple tampering scenarios and discuss how this technique can serve as an intermediate screening tier between basic functional tests and high-cost forensic analysis. The proposed method is evaluated in the context of semiconductor supply chain practice and policy to assess its suitability as an intermediate assurance mechanism.
• Abstract（参考訳）: マイクロコントローラの帯域外スクリーニングは半導体サプライチェーンのセキュリティにおいて大きなギャップである。 X線や破壊的なリバースエンジニアリングのような高い測定技術は正確だが、遅くて高価であり、ハードウェアのトロイの木馬やファームウェアの改ざんに対する包括的検出を妨げる。 その結果、法医学的検査を自動化するために機械学習技術を適用することへの関心が高まっており、手動による監視なしにコンポーネントの迅速かつ大規模な検査を可能にしている。 本研究では、電力側チャネル計測と生成モデルを用いて、信頼性の高いハードウェアを使わずに、商品用マイクロコントローラの改ざんを検出する非破壊スクリーニング手法を提案する。 概念実証として、ChipWhispererから微分パワー分析(DPA)トレースを収集し、良性測定のみに基づいて生成敵ネットワーク(GAN)を訓練し、名目パワーの振る舞いを学習する。 訓練された判別器はその後、一級異常検知器として機能する。 本手法は, 基本機能試験と高コスト法科学解析の中間スクリーニング層として機能する。 提案手法は半導体サプライチェーンの実践と,その適合性を中間保証機構として評価するための政策の文脈で評価する。

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