【研究領域課題番号】19H04080 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ハードウェアトロイ / 機械学習 / レジスタトランスファレベル / ゲートレベル / 設計データ / ネットリスト / 識別器最適化

【研究成果の概要】

現在，集積回路設計・製造は低コスト化のため積極的に外注が利用され，外部の悪意ある設計・製造者により悪意ある回路を故意に侵入する「ハードウェアトロイ」が現実的な脅威として指摘されている．特に集積回路設計データに挿入されたハードウェアトロイは，軽微な設計データ改変で重大な事象を引き起こす可能性がある．ハードウェアトロイはその対策技術が開発されると，それを回避するハードウェアトロイが開発される「いたちごっこ」が続いているのが現状である．本研究では，集積回路設計データ中のハードウェアトロイの各種特徴量を積極的に学習することにより，既知・未知のハードウェアトロイを検知する技術を確立した．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)