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그래프 신경망 기반 하드웨어 트로이목마 검출 연구 동향
Survey on Hardware Trojan Detection using Graph Neural Network
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.173-176
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468754
원문정보
초록
- 한국어
- 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
키워드
인공지능 하드웨어 트로이목마 그래프 신경망저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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