文摘:
“半导体的广阔的全球化供应链引入了很多不可信的实体设备的生命周期的不同阶段,使他们能够妥协的安全。更糟的是,增加的复杂性,在设计以及咄咄逼人的上市时间要求的新一代集成电路可以使设计师无意中引入安全漏洞或验证工程师在设计生命周期早期检测失败,往往由于传统的验证和测试方法的局限性。这些被忽视的或未被发现的漏洞可以利用恶意实体在后续阶段的生命周期在不断扩展各种硬件的攻击。确定这些漏洞的来源的能力,出土后在以后的阶段,成为一个紧迫的问题,当安全保证在整个生命周期需要确保和一代代人改善阻止新兴的攻击。
我们假设,如果有一个恶意或无意的违反安全策略的设备,它将反映异常的形式收集的数据通过传统设计、验证、验证和测试活动在整个生命周期。,数字影像设备的生命周期,称为数字双(DT),可以由不同阶段收集的数据,以确保设备的生命周期。DT可以分析收集到的数据通过其组成人工智能和数据分析算法追踪网络攻击检测硬件的起源或脆弱性相关阶段的生命周期。我们将此功能DT的逆向分析信任。
我们也介绍的概念提出信任分析指的可扩展性和适应性DT不可预见的威胁,因为他们出现。在本文中,我们提出了一个实现交织的关系与数据安全漏洞硅生命周期,制定不同的组件的一个人工智能驱动DT框架。提出了DT框架利用这些关系来实现上述的安全目标通过因果关系分析,从而实现端到端安全性敏感半导体整个生命周期的管理。我们把视角的局限性可以克服现有ad-hoc-style安全解决方案面向数据的分析,支撑着我们的方法。与几个威胁和攻击场景中,我们将演示如何先进的建模技术可以执行关系学习识别这种攻击。最后,我们提供了潜在的未来的研究途径和挑战实现数字双框架,使半导体安全生命周期管理”。
找到技术论文链接在这里。2022年3月出版。
哈桑Al谢赫穆罕默德本Monjil和陈石岗Farimah Farahmandi Navid Asadizanjani和马克Tehranipoor法希姆•拉赫曼(fic研究所)。
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