Geri Dön

Konumsal korelasyon kullanarak varyasyonları baskılayan gecikme temelli donanımsal Truva atı tespiti

Suppressing variations by spatial correlations to avail delay-based hardware Trojan detection

  1. Tez No: 891159
  2. Yazar: FATMA NUR ESİRCİ ORAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALP ARSLAN BAYRAKÇİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Donanımsal Truva atları (DTA), entegre devrelerde güvenliği tehdit eden gizli bileşen- lerdir. Truva atlarının tespiti, özellikle üretim sonrası testler sırasında ve süreç varyasy- onlarının etkisi altında büyük zorluklar yaratmaktadır. Üretim sırasında oluşan ve istenmeyen etkilere neden olan süreç varyasyonları, devre elemanlarının davranışında önemli değişikliklere neden olarak Truva atı tespitini zor- laştırmaktadır. Truva atları, devrenin normal işleyişini bozmadan gizli kalabildikleri için tespit edilmeleri zordur. Truva atlarının küçük boyutlu ve düşük etkili olması, geleneksel test yöntemleri ile fark edilmelerini engellemektedir. Gecikme tabanlı yöntemler, Truva atlarının devrede neden olduğu yol gecikmesi artışlarını tespit etmek için etkili bir yoldur. Bu yöntemler, üretim sonrası testlerde uygulanabilir ve ek donanım gerektirmezler. Ancak, süreç varyasyonlarından kaynaklanan yanlış pozitif sonuçlar, gecikme tabanlı yöntemlerin etkinliğini azaltmaktadır. Bu tez çalışmasında, Truva atlarını tespit etmek için yol gecikmesi tabanlı yeni bir yöntem öneriyoruz. Yöntemimizde süreç varyasyonlarının etkilerini ortadan kaldırmak için konumsal korelasyonlardan yararlanmaktayız. Yöntem, devre içinde şüpheli yolları belirleyerek ve bu yolların gecikme oranlarını analiz ederek Truva atı tespiti yapmaktadır. Tüm gecikme modelleri, hem yonga-içi hem de yongalar arası varyasyon bileşenlerini dikkate alan ayrıntılı ve gerçekçi bir varyasyon modeli kullanmaktadır. Yöntemimizde, şüpheli yolları konumsal korelasyonlar kullanarak seçer ve bu sayede varyasyon etkilerini minimize ederler. Geliştirilen Truva atı tespit yöntemi, küçük boyutlu olarak tanımlanabilen Truva atlarını bile yüksek doğrulukla tespit edebilme yeteneğine sahiptir. Ayrıca, altın model gerektirmeyen ve üretim aşamasında ek donanım değişikliği gerektirmeyen bir teknik sunmaktadır. Truva atlarının farklı türleri vardır. Çalışmamızda tespit edilebilmesi için, yol gecikmesini etkilemesi gereken Truva atlarına odaklandık. Kullandığımız varyasyon modeli çeşitli parametrelere bağlıdır ve daha karmaşık varyasyon senaryolarında performansta değişik- likler gözlenebilir. Yöntemin doğruluğu, test edilen yonga sayısına ve varyasyon parametrelerinin doğruluğuna bağlıdır.

Özet (Çeviri)

Hardware Trojans (HTs) are hidden components that pose significant security threats to integrated circuits. Detecting these Trojans, especially during post-manufacturing tests and under the effect of process variations, presents considerable challenges. Process variations, which occur during manufacturing and cause unintended effects, lead to significant changes in the behavior of circuit components, making Trojan detection challenging. HTs are difficult to detect as they can remain hidden without disrupting the normal operation of the circuit. Their small size and low impact often evade traditional testing methods. Delay-based methods are effective in detecting the path delay increases caused by HTs in the circuit. These methods are applicable in post-manufacturing testing and do not require additional hardware. However, false positives due to process variations can reduce the effectiveness of delay-based methods. In this thesis, we propose a novel delay-based method to detect HTs. We leveraged spatial correlations to eliminate the effects of process variations in our method. The method identify suspected paths within the circuit and analyze their path-delay ratios to detect HTs on suspected paths. We used a detailed and realistic variation model that considers both intra-chip and inter-chip variation components. Our method selects suspected paths using spatial correlations, thereby minimizing the effects of variations. The developed HT detection technique is capable of detecting even small HTs with high accuracy. Additionally, it offers a technique that does not require a golden model and does not necessitate any additional hardware modifications during production. There are different types of HTs. In our study, we focus on HTs that must be affect path delays. Our considered variation model depends on several parameters and the performance may vary in more complex. The accuracy of the method is depend on the number of chips tested and the accuracy of the variation parameters.

Benzer Tezler

  1. Enhancement and smoothing methods for experimental data: Application to PIV measurements of a laminar separation bubble

    Deneysel verilerin filtrasyonu ve çözünürlüğünün arttırılması metodları: Laminer baloncuk ayrılması PIV ölçümlerine uygunması

    HAKKI ERGÜN ÇEKLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HASAN GÜNEŞ

  2. Junıperus excelsa Bieb. (Boylu ardıç) türünün coğrafi dağılımının modellenmesinde garp ve maxent programlarının karşılaştırılması

    Comparison of garp and maxent programs in modeling the geographical distribution of (Crimean juniper) Juniperus excelsa Bieb. species

    ÇAĞIL ÇARDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Peyzaj MimarlığıSüleyman Demirel Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER KAMİL ÖRÜCÜ

  3. Monitoring tropospheric water vapor variations with ppp during severe weather

    Troposferik su buharı değişimlerinin ppp ile kötü hava koşullarında izlenmesi

    ENGİN TUNALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR

  4. Farklı uydu görüntülerinin birleştirilmesi ile yüksek çözünürlük oluşturma yöntemleri

    Methods of merging different satellite imagesto improve resolution

    KAAN ERŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. BİGÜL YAZGAN

  5. Modeling and analyzing the uncertainty propagation in vector based network structures in GIS

    CBS'de vektör tabanlı ağ yapılarında belirsizliğin yayılımının modellenmesi ve analizi

    OYA YARKINOĞLU GÜCÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    CoğrafyaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. ŞEBNEM DÜZGÜN