Konumsal korelasyon kullanarak varyasyonları baskılayan gecikme temelli donanımsal Truva atı tespiti
Suppressing  variations by spatial correlations to avail  delay-based   hardware Trojan detection
Yazar: FATMA NUR ESİRCİ ORAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALP ARSLAN BAYRAKÇİ
Gebze Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar güvenliği = Computer security

Özet:
Donanımsal Truva atları (DTA), entegre devrelerde güvenliği tehdit eden gizli bileşen-
lerdir. Truva atlarının tespiti, özellikle üretim sonrası testler sırasında ve süreç varyasy-
onlarının etkisi altında büyük zorluklar yaratmaktadır.
Üretim sırasında oluşan ve istenmeyen etkilere neden olan süreç varyasyonları, devre
elemanlarının davranışında önemli değişikliklere neden olarak Truva atı tespitini zor-
laştırmaktadır. Truva atları, devrenin normal işleyişini bozmadan gizli kalabildikleri
için tespit edilmeleri zordur. Truva atlarının küçük boyutlu ve düşük etkili olması,
geleneksel test yöntemleri ile fark edilmelerini engellemektedir.
Gecikme tabanlı yöntemler, Truva atlarının devrede neden olduğu yol gecikmesi artışlarını
tespit etmek için etkili bir yoldur. Bu yöntemler, üretim sonrası testlerde uygulanabilir
ve ek donanım gerektirmezler. Ancak, süreç varyasyonlarından kaynaklanan yanlış
pozitif sonuçlar, gecikme tabanlı yöntemlerin etkinliğini azaltmaktadır.
Bu tez çalışmasında, Truva atlarını tespit etmek için yol gecikmesi tabanlı yeni bir
yöntem öneriyoruz. Yöntemimizde süreç varyasyonlarının etkilerini ortadan kaldırmak
için konumsal korelasyonlardan yararlanmaktayız. Yöntem, devre içinde şüpheli yolları
belirleyerek ve bu yolların gecikme oranlarını analiz ederek Truva atı tespiti yapmaktadır.
Tüm gecikme modelleri, hem yonga-içi hem de yongalar arası varyasyon bileşenlerini
dikkate alan ayrıntılı ve gerçekçi bir varyasyon modeli kullanmaktadır.
Yöntemimizde, şüpheli yolları konumsal korelasyonlar kullanarak seçer ve bu sayede
varyasyon etkilerini minimize ederler. Geliştirilen Truva atı tespit yöntemi, küçük
boyutlu olarak tanımlanabilen Truva atlarını bile yüksek doğrulukla tespit edebilme
yeteneğine sahiptir. Ayrıca, altın model gerektirmeyen ve üretim aşamasında ek donanım
değişikliği gerektirmeyen bir teknik sunmaktadır.
Truva atlarının farklı türleri vardır. Çalışmamızda tespit edilebilmesi için, yol gecikmesini
etkilemesi gereken Truva atlarına odaklandık. Kullandığımız varyasyon modeli çeşitli
parametrelere bağlıdır ve daha karmaşık varyasyon senaryolarında performansta değişik-
likler gözlenebilir. Yöntemin doğruluğu, test edilen yonga sayısına ve varyasyon
parametrelerinin doğruluğuna bağlıdır.

Abstract:
Hardware Trojans (HTs) are hidden components that pose significant security threats to
integrated circuits. Detecting these Trojans, especially during post-manufacturing tests
and under the effect of process variations, presents considerable challenges.
Process variations, which occur during manufacturing and cause unintended effects, lead
to significant changes in the behavior of circuit components, making Trojan detection
challenging. HTs are difficult to detect as they can remain hidden without disrupting the
normal operation of the circuit. Their small size and low impact often evade traditional
testing methods.
Delay-based methods are effective in detecting the path delay increases caused by HTs
in the circuit. These methods are applicable in post-manufacturing testing and do not
require additional hardware. However, false positives due to process variations can
reduce the effectiveness of delay-based methods.
In this thesis, we propose a novel delay-based method to detect HTs. We leveraged
spatial correlations to eliminate the effects of process variations in our method. The
method identify suspected paths within the circuit and analyze their path-delay ratios to
detect HTs on suspected paths. We used a detailed and realistic variation model that
considers both intra-chip and inter-chip variation components.
Our method selects suspected paths using spatial correlations, thereby minimizing the
effects of variations. The developed HT detection technique is capable of detecting
even small HTs with high accuracy. Additionally, it offers a technique that does not
require a golden model and does not necessitate any additional hardware modifications
during production.
There are different types of HTs. In our study, we focus on HTs that must be affect
path delays. Our considered variation model depends on several parameters and the
performance may vary in more complex. The accuracy of the method is depend on the
number of chips tested and the accuracy of the variation parameters.