摘要 — 在零信任无晶圆厂范式中,设计人员越来越担心基于硬件的半导体供应链攻击。逻辑锁定是一种信任设计方法,它在电路中添加额外的密钥控制门,以防止硬件知识产权被盗和生产过剩。虽然攻击者传统上依靠预言机来攻击逻辑锁定电路,但机器学习攻击已经显示出即使没有预言机也能检索密钥的能力。在本文中,我们首先研究了最先进的机器学习攻击的局限性,并认为使用密钥汉明距离作为唯一的模型指导结构度量并不总是有用的。然后,我们开发、训练和测试一种基于可破坏性感知图神经网络的逻辑锁定无预言机攻击,该攻击同时考虑了电路的结构和行为。我们的模型是可以解释的,因为我们分析了机器学习模型在训练过程中解释了什么以及它如何进行成功的攻击。芯片设计人员可能会发现这些信息有助于保护他们的设计,同时避免增量修复。索引术语 — 逻辑锁定、逻辑加密、机器学习、图神经网络、可破坏性、可解释性
领先的半导体公司,例如Apple和高通公司部署第三方铸造厂,可以访问公司的集成电路(IC)设计。IC供应链中可能存在攻击者,可以通过启动面向硬件的攻击来损害制造,测试,组装和包装期间基础硬件的安全性。逻辑锁定旨在保护整个全球化供应链中IC设计的知识产权,但是,基于量身定制的机器学习模型的帆攻击绕开了组合逻辑锁定。因此,我的夏季研究项目的目的是实施Unsail,这是一种效应技术,以克服无甲骨文,基于机器学习的逻辑锁定攻击。Unsail的主要算法涉及插入像帆一样混淆机器学习(ML)模型的指定钥匙门结构。首先,我通过准备处理Gate Level Netlists的C ++脚本实现了随机逻辑锁定。i通过准备单独的脚本编码了构成密钥输入的指定门。然后,我合成了锁定的电路,然后制定了一种算法,并对其进行了编码,以比较合成前后的密钥门结构。比较后,我能够实现Unsail的主要目的,将指定键门结构插入合成的锁定电路(合成过程中修饰的门)中,以最终实现Unsail。
典型规格 供应和安装 Aimlite EBST。设备额定电压为 120 V、277 V 或 347 V,60 Hz,由耐用的 18 号钢制成,符合 CSA C22.2 141-15 标准并符合 ICES 005 标准。设备的输出为:__V 和 __W,并配备 (0)、(1) 或 (2) x __ W LED 头,每个头产生 (__) 流明。充电电压出厂设置为 ± 1% 公差。应采用高效、快速恢复、精确控制的充电系统,以延长电池寿命并降低板栅腐蚀的可能性。充电器应提供持续的高电量来为电池充电,当电池充满电时,充电器将关闭。充电器应定期提供能量脉冲以保持电池处于满电压。脉冲充电器应精确调节,并应根据电池的温度、状态或充电量以及输入电压波动对电池进行充电。充电器应具有电流限制、温度补偿、短路保护和反极性保护功能。该装置应配备电子锁定电路,当交流电路启动时,该电路将连接电池,以及电子电压降低电路,当公用电源低于标称电压的 75% 时,该电路将启动应急灯。应提供低压电池保护电路,当电池达到放电终点时,该电路将断开负载。Aimlite 电池应配备自动诊断微控制器板,并应至少在 1/2 小时内为额定负载供电至额定电池电压的 87.5%。Aimlite 电池装置应配备自动测试功能。Aimlite 自动测试系统执行的自动测试旨在符合国家消防法规的所有要求。每月进行 5 分钟的放电和诊断测试,检查装置的运行状态。每 12 个月,此测试将延长至法规要求的 30 分钟。这可确保电池充电器按照法规要求为电池充电。设备应为 Aimlite 型号:_________