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实时 21:56:05
English(EN) Overcoming Data Scarcity and Confidentiality in Hardware Assurance via Synthetic Generation

合成数据生成克服硬件保障中的知识产权担忧

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的合成数据集生成方法，用于训练硬件保障模型，解决了数据稀缺性和知识产权（IP）保密性方面的挑战。该流程使用StyleGAN创建多样化的硬件布局掩码，并使用Pix2PixHD将其转换为逼真的SEM图像。一个关键发现是，仅用此合成数据训练的模型能够成功实现“模拟到现实”的迁移，并且性能优于在有限真实数据集上训练的模型，同时还降低了知识产权泄露的风险。 AI

影响 这种方法通过克服数据限制和保护专有设计，可以实现更强大、更安全的硬件验证。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Gijung Lee, Ronald Wilson, Damon L. Woodard, Domenic Forte ·

    通过合成生成克服硬件保障中的数据稀缺性和保密性问题

    arXiv:2608.09914v1 Announce Type: cross Abstract: Hardware assurance relies on scanning electron microscopy (SEM) to verify nanoscale structures, but assembling the large, high-quality datasets required for automated analysis is impeded by time-intensive acquisition and strict in…

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