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Enregistrement W2952663436 · doi:10.1109/dtis.2019.8735085

Hardware Trojan Prevention Through Limiting Access to the Active Region

2019· article· en· W2952663436 sur OpenAlexaff
Tareq Muhammad Supon, Mahsasadat Seyedbarhagh, Rashid Rashidzadeh, Roberto Muscedere

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrojanHardware TrojanLimitingComputer scienceEmbedded systemRouting (electronic design automation)Block (permutation group theory)Hardware security moduleChipComputer securityComputer hardwareComputer networkCryptographyEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hardware Trojan (HT) has become a serious threat to the semiconductor industry. Many solutions have been developed to detect Trojans and address hardware security concerns. However, due to the wide range of possible Trojans, specific solutions for certain Trojans have been presented and a comprehensive solution is yet to be developed. Trojan prevention methods have also been explored to ensure hardware security. This paper presents a new technique for HT prevention in which attackers are deprived of the resources to route their Trojans and connect them to the active region of the chip. In the proposed solution, the empty space of the die is filled with polysilicon to block unauthorized die connection by attackers. This will deprive attackers of the routing resources to layout their Trojan circuitry. A readout circuit is used to determine that the polysilicon layer is intact, and it has not been tampered with. Simulation results indicate that with proper design, even a reduction of around 14.85 $\mu m^{2}$ polysilicon can be detected. This technique can ensure 100% utilization of the empty spaces in the polysilicon layer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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