본 논문에서는 다형성 트랜지스터를 이용한 다형성 스위치 박스를 통해 RTL 수준에서 상호 연결을 난독화하는 방법을 제안한다. 또한 보안 인식 고수준 합성 알고리즘을 통해 다중 출력에 영향을 미치는 RTL 기능 장치에 RTL 상호 연결을 할당하여, 다형성 스위치 박스의 잘못된 키 식별 시 해당 출력이 손상되도록 한다.
기계 학습 기반 하드웨어 퍼저 ChatFuzz는 복잡한 프로세서 설계의 취약점을 효과적으로 탐지하고 기존 퍼징 기법보다 빠르게 높은 커버리지를 달성할 수 있다.
본 연구는 기존 하드웨어 트로이 벤치마크의 한계를 극복하고자 강화 학습 기반의 자동화된 트로이 삽입 및 탐지 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 인간의 편향성을 배제하고 다양한 트로이 삽입 전략을 탐색할 수 있으며, 기존 탐지 기술을 뛰어넘는 성능을 보인다.
하드웨어 퍼징은 복잡한 하드웨어 설계에서 버그를 효과적으로 식별할 수 있는 대안적 접근법이다.
하드웨어 퍼징은 복잡한 하드웨어 설계에서 버그를 식별하는 데 효과적이지만, 기존 검증 방법의 한계를 극복하기 위해서는 여러 과제가 해결되어야 한다.
PCB 설계 파일을 활용하여 시뮬레이션된 골든 시그니처를 생성하고, 이를 실제 측정된 시그니처와 비교함으로써 PCB의 물리적 무결성을 검증할 수 있다.
하드웨어 FSM 허니팟은 역공학 도구를 잘못된 FSM으로 유도하여 원본 FSM 추출을 방해한다. 이를 통해 상태 레지스터 식별 방법들이 원본 FSM을 더 이상 감지하지 못하게 만든다.
물리 계층 전압 결합(PSVC) 취약성을 이용하면 장치를 수정하지 않고도 민감한 정보를 추출할 수 있다.
물리 계층 전압 결합(PSVC) 취약성을 이용하면 장치를 수정하지 않고도 민감한 정보를 추출할 수 있다.
물리 계층 전압 결합(PSVC) 취약성을 이용하면 공격자가 장치를 수정하지 않고도 민감한 정보를 추출할 수 있다.