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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-12-03 09:45 SVMを利用したネットリストの特徴に基づくハードウェアトロイ識別 ○長谷川健人・大屋 優・柳澤政生・戸川 望（早大）  VLD2015-58 DC2015-54 |
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| 抄録 | （和） | 近年，チップ製造工程の外部委託が増加し，悪意ある第三者がハードウェアトロイを挿入する危険性が指摘されている．ハードウェアトロイに対抗するため，チップ設計・製造後にハードウェアトロイを検証する技術はいくつか存在するが，ハードウェアトロイの進歩や近年の回路の大規模・複雑化に対応するのは難しい状況である．本稿ではSVM (Support Vector Machine)にもとづきハードウェアトロイを構成するネット(トロイネット)を分類する静的検証手法を提案する．まず，多くのゲートレベルのハードウェアトロイを解析することでハードウェアトロイの特徴を5つの特徴量で表現する．これにもとづき既知のゲートレベルのネットリストからハードウェアトロイの5つの特徴量を学習する．続いて学習データを用いSVMで学習し，その結果を利用して未知のゲートレベルのネットリストを分類する．提案手法はゲートレベルのネットリストだけにもとづきネットがトロイネットかどうかを検証する静的検証であり，回路を駆動してハードウェアトロイを検証する動的検証と比較して時間的コストが低く安定性も高い．提案手法ではハードウェアトロイのネットに重みを付けることでFalse Negativeを抑え，True Positive Rateを最大75%まで引き上げることに成功した． |
| （英） | Recently, third-party IC vendors are very often used due to globalization and cost-reduction in the IC market but malicious third-party vendors are very likely to insert hardware Trojans into their products. Several hardware Trojan detection techniques are proposed but it is much difficult to analyze huge and complex circuits and deal with evolving hardware Trojans. In this paper, we propose a static hardware Trojan verification method to identify hardware-Trojan infected nets (or Trojan nets) using Support Vector Machine. In the proposed method, we extract the five hardware-Trojan features in each net of a netlist and represent it to be a five-dimensional vector. We learn many five-dimensional vectors using a support vector machine (SVM) and classify a new netlist into Trojan nets and normal nets using learned SVM. Moreover, hardware Trojan nets are weighted in learning to effectively identify Trojan nets. The proposed method is a static verification method, and hence it runs very fast compared to dynamic verification methods where they have to run logic simulation and/or functional simulation. Experimental results demonstrate that our proposed method can efficiently reduce the false negative rate and successfully increase the true positive rate to up to 75%. |
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| キーワード | （和） | ハードウェアトロイ / ネットリスト / 機械学習 / SVM / 静的検証 / / / |
| （英） | hardware trojan / netlist / machine learning / SVM / static verification / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 338, VLD2015-58, pp. 135-140, 2015年12月. | |
| 資料番号 | VLD2015-58 | |
| 発行日 | 2015-11-24 (VLD, DC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2015-58 DC2015-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC IPSJ-SLDM CPSY RECONF ICD CPM |
| 開催期間 | 2015-12-01 - 2015-12-03 |
| 開催地（和） | 長崎県勤労福祉会館 |
| 開催地（英） | Nagasaki Kinro Fukushi Kaikan |
| テーマ（和） | デザインガイア2015 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2015 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2015-12-VLD-DC-SLDM-CPSY-RECONF-ICD-CPM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SVMを利用したネットリストの特徴に基づくハードウェアトロイ識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hardware Trojan Identification based on Netlist Features using SVM |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ハードウェアトロイ / hardware trojan |
| キーワード(2)（和/英） | ネットリスト / netlist |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(5)（和/英） | 静的検証 / static verification |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 健人 / Kento Hasegawa / ハセガワ ケント |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大屋 優 / Oya Masaru / オオヤ マサル |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳澤 政生 / Masao Yanagisawa / ヤナギサワ マサオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸川 望 / Nozomu Togawa / トガワ ノゾム |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-12-03 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2015-58, DC2015-54 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.338(VLD), no.339(DC) |
| ページ範囲 | pp.135-140 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-11-24 (VLD, DC) |
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