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Hardware Trojans Detection Based on Electromagnetic Emission Signals Analysis
Hardware Trojans Detection Based on Electromagnetic Emission Signals Analysis
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论文比较硬件木马检测的可解释性方法
一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了对集成电路中硬件木马检测的可解释性方法的系统性比较。该研究评估了三类技术：领域感知型属性分析、模型无关型案例推理以及模型无关型特征归因方法，如LIME和SHAP。该研究旨在确定哪些方法能为硬件工程师提供最有用的信息，以识别一旦制造就难以修复的恶意电路。比较使用了Trust-Hub基准数据集。
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梯度泄露攻击威胁电路设计的GNN
一篇新的研究论文详细介绍了对用于电路设计和硬件安全的图神经网络（GNN）的梯度泄露攻击（GLA）的首次全面评估。研究表明，GLA可能暴露门类型和硬件木马属性等敏感信息，从而可能帮助对手。虽然GIN等一些GNN架构提供了更强的韧性，但GAT等其他架构可能会加剧泄露。现有的防御技术效果有限，并且可能降低模型性能，这表明需要更强大的隐私保护解决方案。