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Método de Marcas de Agua Automatizado para Diseños de CI

Un nuevo método mejora la protección de los diseños de circuitos integrados mediante un marcado eficiente.

― 6 minilectura


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En el mundo acelerado de la tecnología de hoy, la integridad de los circuitos integrados (IC) es más importante que nunca. A medida que los Diseños se vuelven más complejos, asegurar la propiedad intelectual (IP) en estos layouts es esencial. La marcación de agua es un método usado para proteger los diseños de IC al incrustar identificadores únicos e invisibles en los layouts. Este artículo habla de un nuevo método para marcar agua los diseños de IC que busca hacer el proceso más rápido y efectivo.

La Necesidad de la Marcación de Agua en el Diseño de IC

A medida que los diseños de IC avanzan en el proceso de producción, enfrentan riesgos como el robo de IP y la fabricación no autorizada. La marcación de agua ayuda a proteger los diseños al colocar firmas ocultas dentro del layout. De esta forma, las empresas pueden probar la propiedad de sus diseños y rastrear su difusión a través de la cadena de suministro.

Los métodos existentes de marcación de agua pueden ser invasivos o basados en restricciones. Los métodos invasivos implican añadir componentes extra al diseño, haciéndolos vulnerables a la falsificación si un adversario sabe cómo funciona la Marca de agua. Los métodos basados en restricciones, por otro lado, ajustan el layout para incluir límites de posición durante la fase de diseño. Sin embargo, estos métodos pueden llevar a una disminución en la calidad si no se siguen las reglas de diseño.

Enfoque de Marcación de Agua Propuesto

Este nuevo método de marcación de agua automatiza el proceso de encontrar la mejor área del diseño para incrustar la marca de agua. Utiliza una herramienta conocida como red neuronal gráfica (GNN), que es un modelo de aprendizaje automático que aprende las relaciones entre los elementos en un diseño. El enfoque se divide en tres etapas principales: búsqueda, Inserción y Extracción.

Búsqueda de Marca de Agua

En la primera etapa, el sistema identifica dónde colocar la marca de agua. La GNN analiza las características del layout, incluyendo la ubicación y tipo de componentes, para encontrar la mejor área para la marca de agua que cause la mínima pérdida de calidad. Al examinar varias partes del diseño como un gráfico, la GNN aprende a predecir cómo diferentes colocaciones afectarán la calidad general del layout.

Inserción de Marca de Agua

Después de determinar la mejor región, la marca de agua se incrusta en esa área durante la fase de diseño. Esto se hace asegurando que solo las celdas especificadas estén incluidas en la región de la marca de agua. El objetivo es mantener el rendimiento del layout intacto mientras se añade la marca de agua.

Extracción de Marca de Agua

La última etapa implica verificar la propiedad. La firma de diseño puede tomar el layout marcado y extraer la marca de agua más tarde. Este proceso ayuda a la empresa a probar que posee el diseño y puede rastrear su distribución.

Método Eficaz y Eficiente

Este nuevo método de marcación de agua ha mostrado resultados prometedores en pruebas contra técnicas existentes. Las principales ventajas incluyen:

  1. Velocidad: El método reduce significativamente el tiempo necesario para buscar colocaciones de la marca de agua.

  2. Preservación de la Calidad: Mantiene la calidad del layout, asegurando que la funcionalidad del IC no se vea comprometida.

  3. Transferibilidad: Los layouts marcados con agua se pueden aplicar a diferentes diseños sin necesidad de un extenso reentrenamiento, lo que hace que el método sea más versátil.

Resistencia Contra Ataques

Una gran preocupación con los sistemas de marcación de agua es su vulnerabilidad a ataques. Un adversario podría intentar eliminar la marca de agua o falsificar una nueva. Sin embargo, este nuevo enfoque ha sido diseñado para soportar tales amenazas. La integridad estructural de la marca de agua se mantiene, lo que dificulta que los usuarios no autorizados la alteren o eliminen sin dañar el layout mismo.

Tipos de Ataques

El sistema se ha probado contra varios tipos de ataques potenciales:

  1. Ataques de Eliminación de Marca de Agua: Estos implican intentos de borrar la marca de agua al cambiar el layout. El método propuesto mantiene su tasa de extracción de marcas de agua incluso bajo estos ataques.

  2. Ataques de Falsificación de Marca de Agua: En este escenario, los atacantes intentan crear una marca de agua falsa. El método propuesto mantiene su fortaleza aquí al dificultar la replicación de la marca de agua original sin acceso a la información de entrenamiento específica utilizada por la GNN.

Resultados Experimentales

Las pruebas realizadas en diseños de referencia demuestran que el nuevo método es efectivo. La tasa de extracción de la marca de agua se mantiene alta, lo que significa que todas las marcas de agua pueden ser recuperadas con éxito después de la inserción. Además, el sistema ha demostrado reducir el tiempo de búsqueda de diseño a la mitad en comparación con métodos más antiguos.

Análisis de Referencia

Los diseños probados bajo dos conjuntos de referencia, ISPD'15 e ISPD'19, revelaron que:

  • Todas las marcas de agua fueron extraídas con éxito, confirmando la fiabilidad del sistema.
  • La calidad del layout se mantuvo intacta, demostrando que las inserciones no comprometen el rendimiento.
  • El enfoque fue capaz de transferir técnicas aprendidas de un diseño a otro, mostrando su adaptabilidad.

Conclusión

En conclusión, el nuevo método automatizado de marcación de agua para diseños de IC presenta una solución sólida para proteger la propiedad intelectual mientras se mantienen layouts de alta calidad. Al utilizar redes neuronales gráficas, este enfoque reduce drásticamente los tiempos de búsqueda y se mantiene fuerte frente a ataques potenciales. Este avance podría ayudar a asegurar una mejor protección para los circuitos integrados en un panorama tecnológico cada vez más complejo, empoderando a las empresas para proteger sus diseños de manera efectiva.

Trabajo Futuro

Mirando hacia adelante, futuras investigaciones podrían explorar la mejora del modelo GNN para aumentar el rendimiento y reducir las demandas computacionales. Además, ampliar el método para manejar una mayor variedad de restricciones de diseño podría proporcionar capacidades de marcación de agua aún más fuertes. A medida que la tecnología sigue avanzando, también deben hacerlo nuestras estrategias para salvaguardar la valiosa propiedad intelectual contenida en los diseños de IC.

Fuente original

Título: Automated Physical Design Watermarking Leveraging Graph Neural Networks

Resumen: This paper presents AutoMarks, an automated and transferable watermarking framework that leverages graph neural networks to reduce the watermark search overheads during the placement stage. AutoMarks's novel automated watermark search is accomplished by (i) constructing novel graph and node features with physical, semantic, and design constraint-aware representation; (ii) designing a data-efficient sampling strategy for watermarking fidelity label collection; and (iii) leveraging a graph neural network to learn the connectivity between cells and predict the watermarking fidelity on unseen layouts. Extensive evaluations on ISPD'15 and ISPD'19 benchmarks demonstrate that our proposed automated methodology: (i) is capable of finding quality-preserving watermarks in a short time; and (ii) is transferable across various designs, i.e., AutoMarks trained on one layout is generalizable to other benchmark circuits. AutoMarks is also resilient against potential watermark removal and forging attacks

Autores: Ruisi Zhang, Rachel Selina Rajarathnam, David Z. Pan, Farinaz Koushanfar

Última actualización: 2024-07-30 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2407.20544

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.20544

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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