FPGAデザインのリバースエンジニアリングの進展

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、デジタル回路を作るために使われるデバイスだよ。これらの回路は色んなタスクを実行するようにプログラムできるから、FPGAは電子機器で人気なんだ。でも、デザインが完成した後に、元の設計資料が無かったり、隠れた悪意のあるコンポーネントがあるんじゃないかって疑ったりすると、元のデザインに戻る必要がある場合もある。この元のデザインに戻るプロセスは、リバースエンジニアリングって呼ばれてる。

#FPGAデザインのリバースエンジニアリングをする理由

FPGAデザインをリバースエンジニアリングする理由はいくつかあるんだ。よくある理由は、元のソースコードが手に入らない古いデザインを理解するため。これってメンテナンスや改善に必要なことがあるんだ。もう一つ大事な理由は、セキュリティの問題を調査すること。設計や製造の過程で、ハードウェアトロイとして知られる有害なロジックが追加された場合には、それを見つけ出して対処することが重要なんだ。

FPGAをリバースエンジニアリングする最初のステップはビットストリームを読み取ること。ビットストリームはFPGAをセットアップするためのプログラミングコードなんだ。このコードから、回路の各部分の接続に関する詳細な説明であるネットリストを抽出できる。次のステップは、このネットリストを分析して、元のデザインがどういうことをするべきだったのかを特定すること。

#FPGAデザインのリバースエンジニアリングのステップ

リバースエンジニアリングの過程では、まずレジスタやモジュールなどの主要なコンポーネントを特定するんだ。これらのコンポーネントは回路の機能を定義するのに役立つ。さらに、コントロールユニットを分離して、その機能を詳しく調べる。次にネットリストは既存のリファレンスデザインと比較できるようグループに分けられる。これは、コンポーネントのグループがどのように関連しているかに基づいて、回路の機能を判断するのに役立つ。

でも、設計の最適化段階で一部の情報が失われることがあるから課題も出てくるんだ。最適化によってネットリストが複雑になって元の構造が分かりづらくなることがある。FPGAでは、特定の要素が多くの機能を一つのユニットにまとめちゃうこともあって、元の構成を追跡するのが難しくなる。

#新しいグループ化アルゴリズムの紹介

これらの課題に取り組むために、FPGAの完全フラットネットリスト内のデザイン要素をグループ化するための新しいアルゴリズムを開発したんだ。このアルゴリズムは、物理的なFPGAチップ上の要素の位置を利用して論理的なグルーピングを作成する。近くに置かれたコンポーネントは一緒に機能することが多いから、元のデザインの構造をより良く推測できるんだ。

私たちの手法は、FPGAの同じ物理的な位置を共有する要素を特定することから始まる。次に、これらの要素を構造的な類似性とお互いの近さに基づいてグループ化する。これにはコンポーネント間の距離を計算して、グループが論理的な構造を持っていることを確認するのが含まれる。

#類似性の測定

私たちのアルゴリズムの重要な部分の一つは、ネットリストの異なる部分がどれくらい似ているかを測定すること。これにはグラフ編集距離という手法を使って、異なるコンポーネントが接続や機能に基づいてどれくらい関連しているかを理解する手助けをするんだ。二つのコンポーネント間の距離が小さいと、同じグループに属する可能性が高いって示すんだ。

あとはマンハッタン距離っていう距離測定も使って、整理されたグリッド状の方法で二つの点間の総距離を計算する。異なるタイプの距離に重みをつけることで、要素のより洗練されたグルーピングを作成できる。

#実験設定

私たちのアルゴリズムをテストするために、フラットネットリストを扱えるハードウェアアナライザー（HAL）というツールを使った。算術ユニットやプロセッサなど、異なるカテゴリーから集めた様々なデザインでアルゴリズムを実行したんだ。これらのデザインを完全にフラットなネットリストに合成することで、元の回路の包括的な表現を得た。

テスト中は、ルックアップテーブル（LUT）、レジスタ、マルチプレクサなどの標準的なタイプのコンポーネントを使うことに焦点を当てた。目的は、私たちのアルゴリズムがこれらの要素を物理的な配置や関連する機能に基づいてどれくらい正確に特定しグループ化できるかを見ることだった。

#結果の評価

アルゴリズムを実行した後、グループの質を正規化相互情報量（NMI）という指標を使って測定した。この指標は、私たちの推測したグループが元のデザインの構造とどれくらい一致しているかを判断するのに役立つ。NMIスコアが1に近いほど強い類似性を示し、0に近いほど一致が悪いことを示す。

実験の結果、私たちのアルゴリズムは要素を効果的にグループ化するのに成功した。空間距離と編集距離に適用した様々な閾値に対して、特定の距離に制限を設けたときに最高のNMIスコアが得られた。これは、空間距離にある程度の柔軟性を持たせて、編集距離の制限を厳しくすることで最良の結果が得られることを示している。

#ネットとそのソースのグルーピング

デザイン要素のグループ化に加えて、異なるコンポーネント間の接続、つまりネットも見てみた。これらのネットを調べることで、二つのネットが同じソースから来ていて、類似の機能を持っているかどうかを判断できる。もしそうなら、それらは同じ論理構造の一部である可能性が高い。

そのために、各ネットに関連付けられたコンポーネントのタイプと機能を評価し、FPGAチップ上での近接性をチェックした。両方の条件が満たされていれば、それらを一緒にグループ化し、そうでなければ異なる構造に属していると考えた。

#結論と今後の作業

私たちのグループ化アルゴリズムの開発を通じて、デザインが完成した後にFPGAデザインを理解し、回復する方法を改善することを目指している。アルゴリズムはデザインの物理的なレイアウトを分析し、回路の事前知識なしに論理的な構造を推測する手段を提供するんだ。

テストの結果、私たちのアプローチがデザイン要素の特定を改善するのに効果的であることが示された。今後は、これらのグループ化されたコンポーネントの特定の機能を識別する方法を探る予定。これがFPGAデザインのさまざまな部分がどのように連携しているかをさらに明確にするのに役立つだろう。

要するに、私たちの研究はFPGAデザインのリバースエンジニアリングプロセスに関する重要な洞察を提供し、現代の電子機器におけるこれらの重要なコンポーネントのメンテナンス、改善、セキュリティを強化する能力を高めることに貢献しているんだ。