ADVERSARIAL: 대규모 환경에서의 And-Inverter Graph 지원 하드웨어 트로이잔 탐지

요약

대규모 SoC 내 하드웨어 트로이잔을 탐지하기 위해 And-Inverter Graph(AIG)와 지식 그래프 임베딩(KGE)을 결합한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 회로 구조를 효율적으로 모델링하여 대규모 환경에서도 선형적인 복잡도로 트로이잔을 식별할 수 있는 확장성을 제공합니다.

핵심 포인트

• AIG 모델링을 통해 게이트 수준 넷리스트를 효율적으로 표현
• 지식 그래프 임베딩(KGE)을 활용한 다중 홉 구조적 문맥 유지
• 에지 수에 따른 선형적 복잡도로 대규모 SoC 확장성 문제 해결
• 기호 기반 학습을 통해 트로이잔 트리거와 페이로드 식별