Hardware-Trojan Detection for Integrated Circuit Design Data based on Machine Learning

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04080
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: Togawa Nozomu 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): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 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

Outline of Final Research Achievements

Recently, as Internet of Things (IoT) devices become widespread, the demand for embedded hardware devices has been increasing. In order to produce embedded hardware devices more inexpensively, the manufacturing bases have been internationalized, and several processes in the IC design and manufacturing steps have been outsourced to third-party vendors. Under the circumstances, a hardware Trojan, which is a malicious function circuit inserted into a hardware device, may be inserted into IC products by the malicious third-party vendors, and therefore the risk of hardware Trojans has arisen. In this research, we have developed a machine-learning-based hardware Trojan detection method to detect known and unknown hardware Trojans effectively and efficiently.

Free Research Field

集積システム設計

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

IoT機器の心臓部は集積回路によって構成されるが，現在の集積回路の開発プロセスは設計・製造コストを削減するため，積極的に外注を利用している．一方，集積回路のサプライチェーンは危険にさらされており，悪意ある設計者・製造者によって，悪意ある回路，すなわちハードウェアトロイの挿入が容易に実現され得る．国家安全，医療，宇宙航空などの分野で使用されるIoT機器にハードウェアトロイが含まれれば大きな危機を招くことになる．
本研究成果は，上記の問題に対して一定の答えを与えるものであり，ハードウェアトロイの危険性がないセキュア集積回路チップの実現により安全安心なIoT機器の構築に大きく寄与するものと考える．