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Enregistrement W4282968347 · doi:10.1109/vts52500.2021.9794269

Innovation Practices Track: Security in Test and Test for Security

2022· article· en· W4282968347 sur OpenAlexaff
Gang Qu, Benjamin Tan, Kuheli Pratihar, Debdeep Mukhopadhyay, Ramesh Karri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSecurity testingTest (biology)Computer securityHardware security moduleSession (web analytics)Embedded systemSoftware security assurancePhysical securityReliability engineeringCryptographySecurity serviceSecurity information and event managementInformation securityCloud computing securityEngineeringCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VLSI testing is essential to guarantee the correct functionality of the chip design. The recent advances in hardware security have posed new challenges for testing. In this IP session, we discuss the security in test and test for security through three talks. First, we give a brief overview of the security vulnerabilities and countermeasures in scan chain design, followed by a detailed discussion of a new configurable partial scan design approach. Second, we present the challenges in testing the security of design at various design stages and propose a strategy to identify potential security vulnerabilities in early design stages. Finally, we consider physical unclonable function (PUF) and develop an adaptive framework based on machine learning for the test and error correction of PUF designs.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,045

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 GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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