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TrustHub
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图神经网络学习硬件设计的结构可操纵性
研究人员开发了一种量化门级网表结构可操纵性的方法，门级网表是硬件设计的基础。该分数通过分析网表图结构中的路径参与度、k-core嵌入、对称性和中心性来表征节点级灵活性。利用图神经网络学习该分数，在ISCAS85和EPFL基准测试上的实验表明，分层模型提供了最一致的排名。该方法还通过识别Trojan注入电路中不同的结构模式，展示了其效用，为功能分析提供了补充视角。
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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。