Hardware-Trojan Detection Utilizing Machine-Learning Models Considering Privacies

• Project/Area Number: 25K03096
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related; Basic Section 60090:High performance computing-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60040:Computer system-related , Basic Section60090:High performance computing-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 戸川 望 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30298161)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 木村 晋二 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (20183303)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2026: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2025: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
• Keywords: ハードウェアトロイ / 機械学習モデル / プライバシ / 設計工程

Outline of Research at the Start

本研究では代表者らがこれまで進めたハードウェアトロイ検知技術を格段に進展させ，集積回路設計データのハードウェアトロイを積極的に学習することでハードウェアトロイ検知技術を確立する．この際，機械学習モデルが「何を学習したか」が分かると攻撃者は訓練に含まれないハードウェアトロイを構築可能となる．機械学習モデルのプライバシを解明し，理論的にプライバシを担保したハードウェアトロイ検知技術を構築し，半導体サプライチェーンのセキュア化に大きく寄与する．