ハードウェアの不正動作検出および個人情報漏えい対策に関する研究

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本研究のアイデアは、未知のハードウェアトロイを検出するために、ゲートの情報に加えゲートの接続情報も考慮することでより多くの関係性を解析することである。これは、ハードウェアトロイは挿入されている回路の中でも、特に珍しい回路構造を持つ可能性が極めて高いため、より多くの情報を用いて包括的な解析を行う事で、ハードウェアトロイの検出精度を高め、紛らわしい通常の回路との区別を可能にすると考えている。包括的な解析のために、スペクトラルグラフ理論に注目した。スペクトラルグラフ理論はグラフの特徴と行列の固有値を関連づける研究分野である。本研究では、回路を行列構造に落とし込む事により、スペクトラルグラフ理論を適用する。本年度では、スペ クトラルクラスタリングがハードウェアトロイ検出において有用かどうかを確かめる初期実験を行なった。実験結果を表 1、表 2、表 3 に示す。検出にあまり規則性が見られないというのがわかる。2 個のクラスタの内、要素数の少ないクラスタ数にハードウェアトロイが含まれていた場合は検出と判定している。実験した全てのベンチマークに対して、ハードウェアトロイを検出できるパラメータが存在していない。パラメータの値を変更する事で、検出できたベンチマークが検出できなくなる場合も存在する。これは、クラスタリングに使用したk-means手法のパラメータ調整が適切でないことが主な原因だと考えられる。そのため、今後の方針としてはk-means手法の適切なパラメータ調整と、他の機械学習分野で使用されるクラスタリング手法を新たに適用する事を試してきたい。