GramsDet: 一种基于结构特征分析的芯片验证方法

我要开发同款
JermyLu2023年06月30日
158阅读
开发技术java
所属分类恶意检测、芯片验证、pytorch、ai

作品详情

为了确保恶意电路的触发信号的低-翻转概率,恶意电路的连接结构和正常电路的电路连接结构应该存在可区分性差异。在输出处获得低0-probability或低1-probability的电路连接结构应该更可能属于恶意电路。
技术框架:
1. 首先将芯片设计抽象成一张有向无环图
2. 基于图结构,将其切分为nGates序列
3. 对nGates序列进行embedding
4. 训练检测模型 & 离线评估,获得最佳模型
5. 基于4获得的模型,进行线上推理
声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!
下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态

评论