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초록

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차세대컴퓨팅의 발달로 인하여 인공지능은 다양한 분야에 적용되어 놀라운 성능을 보인다. 하드웨어 트로이목마는 하드웨어의 설계, 제조 과정에서 주입될 수 있는 악성 변조 행위로 보안 키 유출, 시스 템 오류 등의 원인이 된다. 이러한 트로이목마 위협에 대응하여 기존의 연구들은 하드웨어 디자인 내 의 여러 요소에서 그래프 생성 및 그래프 신경망을 구축하여 인공지능을 통한 하드웨어 트로이목마 검출 방법을 고안하였다. 본 논문에서는 기존 연구들의 하드웨어 트로이목마 검출 방법을 비교한다.

목차

요약
1. 서론
2. 하드웨어 트로이목마
3. 그래프 신경망
4. 그래프 신경망 기반 검출 방법
4.1. Gate-Level 대조 학습 그래프 신경망
4.2. Gate-Level 양방향 그래프 신경망
4.3. Gate-Level 정점 측면 그래프 신경망
4.4. Gate-Level 연합 그래프 신경망
4.5. RTL 그래프 신경망
5. 기존 연구들 비교 및 토의
5.1. 혼돈 행렬
5.2. 특성 비교
5.3. 추후 연구 방향 토의
6. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 김경민 [ AI· 소프트웨어학부 가천대학교 ]
• 이한슬 [ AI· 소프트웨어학부 가천대학교 ]
• 오현영 [ AI· 소프트웨어학부 가천대학교 ] 교신저자

참고문헌