NetVGE: Netwise Hardware Trojan Detection at RTL Using Variable Dependency and Knowledge Graph Embedding

Yaroslav Popryho

doi:10.1109/TCAD.2025.3569492

NetVGE: Netwise Hardware Trojan Detection at RTL Using Variable Dependency and Knowledge Graph Embedding

2025-05-12

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DOI：10.1109/TCAD.2025.3569492

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硬件木马（HTs）可以在电路设计过程的各个阶段被恶意植入集成电路（ICs）中，带来显著的安全风险。现有解决方案受限于其对黄金参考的依赖、可扩展性差，并且存在高误报和漏报率，导致其在检测和缓解HTs方面效果不佳。本文提出了一种NetVGE框架，用于在寄存器传输（RT）级实现高效的HT检测。NetVGE生成加权变量依赖图，并通过知识图谱嵌入（KGE）算法以无监督方式将其嵌入潜在空间。利用HittER模型在潜在空间中精确检测嵌入的HTs。基于RT级Trust-HUB基准测试验证了NetVGE的有效性，实现了高召回率（93%）和高精度（98%）。这些结果验证了NetVGE在真实硬件网络安全应用中的有效性，并展示了其相较于最先进的HT检测方法，在IC规模增大时的可扩展性。

Keyword:

Hardware Trojans (HTs)

integrated circuits (IC)

knowledge graph embedding (KGE)

RT-level Trust-HUB benchmarks

variable dependency graphs (VDGs)

NetVGE: Netwise Hardware Trojan Detection at RTL Using Variable Dependency and Knowledge Graph Embedding

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