論文の概要: ObfAx: Obfuscation and IP Piracy Detection in Approximate Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10355v1
• Date: Mon, 11 May 2026 11:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.747159
• Title: ObfAx: Obfuscation and IP Piracy Detection in Approximate Circuits
• Title（参考訳）: ObfAx: 近似回路における難読化とIP海賊検出
• Authors: Lukas Sekanina, Vojtech Mrazek,
• Abstract要約: この研究は、近似ハードウェアの文脈において、IP保護と海賊行為の検出という新たな課題に対処する。 本稿では,攻撃者が構造的難読化によって設計を隠蔽する,新たな敵脅威モデルを提案する。 本稿では,保護されたIPコアと疑わしい回路の統計的エラープロファイルを抽出し,比較する自動フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05156484100374057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Approximate circuits often achieve exceptional trade-offs between computational accuracy and hardware efficiency, making them attractive for deployment as reusable Intellectual Property (IP) cores. However, safeguarding such circuits against piracy is critical for enabling sustainable commercialization of approximate computing. This work addresses the emerging challenge of IP protection and piracy detection in the context of approximate hardware. We introduce a novel adversarial threat model, approximate obfuscation, in which an attacker not only conceals the design through structural obfuscation but also introduces functional modifications to ensure that the resulting circuit exhibits nearly identical error characteristics and hardware metrics as the original IP. To counter this threat, we propose an automated framework that extracts and compares statistical error profiles of protected IP cores and suspicious circuits, enabling systematic detection of potential IP theft. Through extensive experiments on a diverse set of approximate multipliers, we analyze the resilience of different approximate multipliers against approximate obfuscation. Our results provide new insights into the interplay between obfuscation, approximation, and IP protection.
• Abstract（参考訳）: 近似回路は、計算精度とハードウェア効率の異例なトレードオフをしばしば達成し、再利用可能な知的財産権(IP)コアとしてデプロイするのに魅力的である。 しかし、そのような回路を海賊行為から保護することは、近似コンピューティングの持続可能な商業化を可能にするために重要である。 この研究は、近似ハードウェアの文脈において、IP保護と海賊行為の検出という新たな課題に対処する。 本稿では,攻撃者が構造的難読化によって設計を隠蔽するだけでなく,回路が元のIPとほぼ同一のエラー特性とハードウェアメトリクスを示すことを保証する機能的修正を導入する,新たな敵脅威モデルである近似難読化を導入する。 この脅威に対処するために,保護されたIPコアと疑似回路の統計的エラープロファイルを抽出し,比較する自動フレームワークを提案する。 様々な近似乗算器に関する広範な実験を通じて、近似難解化に対する異なる近似乗算器のレジリエンスを解析する。 その結果,難読化,近似,IP保護の相互作用に関する新たな知見が得られた。

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