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Enregistrement W4226279365 · doi:10.36227/techrxiv.16967275.v2

ViTaL: Verifying Trojan-Free Physical Layouts through Hardware Reverse Engineering

2022· preprint· en· W4226279365 sur OpenAlexaff
Matthias Ludwig, Ann-Christin Bette, Bernhard Lippmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse engineeringNode (physics)OutsourcingComputer scienceIntegrated circuitProcess (computing)Semiconductor industryPhysical designSemiconductor device fabricationEmbedded systemHardware security moduleTrojanSupply chainSystems engineeringReliability engineeringManufacturing engineeringEngineeringElectrical engineeringOperating systemComputer securityCryptography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The semiconductor industry is heavily relying on outsourcing of design, fabrication, and testing to third parties. The threat of possibly malicious actors in this ramified supply-chain poses a risk for the integrity of integrated circuits (ICs) and hardware Trojans (HTs) are a heavily discussed topic in academia and the industry. A variety of pre- and post-silicon HT prevention and detection techniques has been suggested in prior works. Hardware reverse engineering has the potential to detect potential modification in physical layouts. Yet, there is no model to qualitatively and quantitatively rate the complex and expensive reverse engineering (RE) process addressing its inherent process aberrations and consequently provide a tool for layout verification. The ViTaL framework introduces a statistical validation technique, based on physical layout verification through RE and considers all potential sources of errors. The golden-model based framework is technology-agnostic, scaleable, and user input is optional. For the first time, results of fine pitch metallization layers of a CMOS 40nm process node IC are presented quantitatively and the limitations and possibilities are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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