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OMLA: An Oracle-Less Machine Learning-Based Attack on Logic Locking
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PRE
AI
DOI：10.1109/TCSII.2021.3113035.png)
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摘要
En 中文
由于设计流程的全球化，对半导体供应链的基于硬件的攻击正在出现。逻辑锁定是一种信任设计方案，承诺在整个供应链中提供保护。虽然攻击严重依赖oracle来打破逻辑锁定，但基于机器学习 (ML) 的攻击表明，即使没有oracle，也有可能打破锁定。尽管非常有效，但当前基于ML的攻击仅恢复了锁定引入的转换的子集。我们旨在通过开发一种名为OMLA的基于oracle的无图形神经网络的攻击来解决这一缺点，再次质疑逻辑锁定的安全性。我们在ISCAS-85和ITC-99基准上的实验表明，OMLA实现了高达97.22% 的关键预测精度，并且在所有评估基准上都优于最先进的快照和SAIL攻击。
Keyword:
Logic gates
Predictive models
Integrated circuit modeling
Libraries
Encoding
Labeling
Foundries
Logic locking
oracle-less attack
graph neural networks
machine learning
期刊
I
IF:
4.9
论文数:
8.8K
被引数:
2.5W
机构
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