Detección de Troyanos de Hardware: Nuevos Enfoques

La seguridad en el diseño de hardware es más importante que nunca, especialmente con amenazas como los Troyanos de hardware (HTs) que representan riesgos significativos. Un HT es una alteración oculta en un Circuito Integrado (IC) que puede cambiar cómo funciona el chip, a menudo por razones maliciosas como robar información o causar interrupciones. Este artículo presenta una nueva forma de ver cómo encontrar estas amenazas ocultas de manera efectiva.

#El Dilema del Buscador

Presentamos un concepto llamado "El Dilema del Buscador", que es un nuevo enfoque para entender el problema de detectar HTs. En este escenario, pensamos en la Detección como un juego donde hay dos jugadores: el Ocultador, que esconde los HTs en un circuito, y el Buscador, que intenta encontrarlos. La pregunta principal es, ¿cómo puede el Buscador identificar de manera eficiente si un circuito ha sido manipulado mientras minimiza errores cuando no hay HTs presentes?

1. El Juego: En este juego, el Ocultador puede esconder cualquier cantidad de HTs, y el Buscador debe buscar en el circuito usando un número limitado de consultas. El Ocultador intenta hacer que la detección sea difícil, mientras que el Buscador intenta encontrar las amenazas ocultas.

2. Probabilidades: Cuando el Buscador prueba un circuito, puede obtener diferentes resultados: o encuentra un HT o no. Estos resultados pueden clasificarse como falsos positivos (pensar que hay un HT cuando no lo hay) o verdaderos negativos (identificar correctamente que no hay HT). El objetivo es minimizar los falsos positivos, ya que pueden generar desconfianza innecesaria en el circuito.

#La Necesidad de Mejores Métodos de Detección

Los métodos existentes para la detección de HTs a menudo dependen de Referencias conocidas, lo que significa que tanto el Ocultador como el Buscador tienen conocimiento previo sobre dónde es probable que se escondan los HTs. Esto facilita la tarea del Buscador para encontrarlos, pero no representa escenarios reales donde los HTs pueden estar ocultos de maneras inesperadas.

#Limitaciones de las Referencias Actuales

Muchas referencias anteriores son demasiado simplistas. A menudo le dicen a los investigadores exactamente dónde están los HTs, lo que permite una detección más fácil. En realidad, es mucho más complicado. Para abordar este problema, creamos una nueva referencia llamada Seeker1, que consiste en varios Circuitos que pueden o no tener HTs ocultos dentro de ellos. Esta referencia tiene como objetivo proporcionar un entorno más realista para probar métodos de detección.

#Creación de la Referencia

La referencia Seeker1 se creó utilizando circuitos de ISCAS-85, una colección ampliamente utilizada en diseño electrónico. Empleamos varias técnicas para reestructurar estos circuitos. La idea es mantener la funcionalidad original de los circuitos mientras ocultamos cualquier HT que pueda estar presente.

#Técnicas de Reestructuración Funcional

Se aplicaron varios métodos para alterar la estructura de los circuitos:

1. Hashing Estructural: Este método convierte el circuito en una forma más compacta para oscurecer sus detalles.

2. Balanceo: El objetivo aquí es minimizar el retraso en el procesamiento de señales dentro del circuito, lo que puede dificultar la detección de HTs.

3. Reescritura: Esto implica simplificar partes del circuito para que sea menos obvio dónde se han insertado los HTs.

4. Resustitución: Similar a la reescritura pero se enfoca en reemplazar componentes complejos por otros más simples.

5. Refactorización: Procesos iterativos para reducir el tamaño del circuito sin cambiar su función.

El resultado es una serie de circuitos donde la colocación de HTs no es obvia.

#Evaluando Métodos de Detección

Usamos Seeker1 para probar varias herramientas de detección de HTs de última generación. Esto incluyó métodos que evalúan qué tan bien una herramienta de detección puede clasificar circuitos como libres de HTs o infectados.

#Herramientas de Detección Usadas

Las herramientas que probamos son:

• HW2VEC: Esta herramienta emplea algoritmos de aprendizaje automático para analizar diseños de hardware e identificar HTs.

• RLHTDETECT: Una herramienta que utiliza aprendizaje por refuerzo para desarrollar vectores de prueba destinados a encontrar HTs.

• DETERRENT: Otro método de detección que busca HTs basado en el comportamiento del circuito.

Al evaluar estas herramientas en nuestra referencia, podemos medir qué métodos funcionan mejor en condiciones más realistas.

#Hallazgos de la Prueba de Referencia

En nuestras pruebas, varias herramientas de detección mostraron diferentes niveles de efectividad.

#Resumen de Resultados

• HW2VEC: Logró diferentes grados de éxito según los datos de entrenamiento que recibió. Cuando se entrenó con un conjunto equilibrado de circuitos infectados por HTs y libres de HTs, funcionó mejor pero aún tuvo problemas con ciertos HTs.

• RLHTDETECT: Generalmente, superó a DETERRENT en la identificación de HTs, mostrando una fuerza diferente en su enfoque de detección multi-criterio.

• DETERRENT: Aunque efectivo, su rendimiento no fue tan consistente como el de RLHTDETECT y se quedó corto en varias pruebas.

#Análisis de Resultados

Los resultados ilustran las complejidades en la detección de HTs. La mezcla de circuitos infectados por HTs y libres de HTs dificultó que las herramientas de detección identificaran consistentemente los HTs. La existencia de circuitos libres de HTs entre los infectados añadió más desafíos.

#Importancia de Datos Diversos

Nuestra investigación destaca la importancia de tener un conjunto de datos diverso para entrenar herramientas de detección. Si un detector se entrena solo en tipos específicos de circuitos, puede volverse sesgado y no detectar HTs en otros diseños.

#Recomendaciones para Futuras Investigaciones

Para mejorar las capacidades de detección de HTs, los investigadores deberían enfocarse en:

1. Ampliar Fuentes de Datos: Investigar una variedad más amplia de circuitos con diferentes configuraciones y técnicas de inserción de HTs.

2. Desarrollar Nuevas Estrategias de Detección: Crear nuevos algoritmos que puedan adaptarse a diferentes diseños de circuitos y comportamientos de HTs.

3. Entender Condiciones del Mundo Real: Adaptar métodos para reflejar de manera más realista cómo se insertarían y detectarían los HTs en los procesos de fabricación reales.

#Conclusión

El Dilema del Buscador representa un enfoque novedoso para la detección de HTs, enfatizando la complejidad de escenarios del mundo real donde las amenazas ocultas no son fácilmente identificables. Al crear una referencia más realista y probar varios métodos de detección, nuestro objetivo es mejorar la seguridad de los diseños de hardware. Nuestros hallazgos abogan por una diversidad en conjuntos de datos y métodos, sugiriendo que la investigación continua en esta área será esencial para fortalecer la seguridad del hardware contra alteraciones maliciosas. La aventura sigue, y anticipamos que estos conocimientos ayudarán a desarrollar mejores herramientas y técnicas para detectar HTs en el futuro.