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GHOST: Graph-based Hardware Ownership Security through Traceability
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AI
DOI：10.1007/s10836-026-06238-1.png)
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摘要
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在硬件安全领域的发展中，门级知识产权（IP）的保护仍是一个持续的挑战。本研究提出了一种统一的方法，用于对寄存器传输级（RTL）和综合网表进行水印嵌入，以满足日益增长的对于鲁棒、可追溯且非侵入式IP保护的需求。通过整合图神经网络（GNN）智能识别水印插入点，该方法弥合了功能保持与安全韧性之间的关键差距。与现有解决方案（要么牺牲隐蔽性，要么影响综合完整性）不同，本研究的方法在确保可验证水印的同时，实现了最小的面积开销并保持电路功能，为VLSI中值得信赖且可扩展的IP保护机制铺平了道路。
Keyword:
Gate-level
RTL
Graph neural network
Watermarking
期刊
J
IF:
0
论文数:
21
被引数:
0
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