欺骗性设计：利用机器学习与隐蔽门增强的伪装技术挫败集成电路逆向工程
密码学与安全
2025-08-13 v1
摘要
集成电路（IC）是现代电子系统的核心，但它们面临着来自物理逆向工程（RE）攻击的重大风险，这些攻击会损害知识产权（IP）和整体系统安全。尽管 IC 伪装技术已出现以缓解这些风险，但现有方法主要侧重于局部门级修改，忽略了全面的欺骗策略。为弥补这一不足，我们提出了一种机器学习（ML）驱动的方法，该方法整合了隐秘和拟态网络欺骗原理，以增强 IC 抵御 RE 的安全性。我们的方法利用一种新颖的与-反相器图变分自编码器（AIG-VAE）来编码电路表示，通过功能保留和外观模仿实现双层伪装。通过引入新型物理门变体——假反相器、假缓冲器和通用发送器——我们的方法通过模糊电路功能同时呈现误导性外观，实现了鲁棒的保护。实验结果表明，我们的策略在维持电路功能的同时，以最小的结构开销实现了高伪装度和相似度评分。此外，我们验证了该方法在抵御先进的人工智能（AI）增强型 RE 攻击时的鲁棒性，突显了其在保护 IC 设计中的实际应用价值。通过弥合硬件安全中仿生欺骗的空白，我们的工作为 IC 混淆设立了新标准，推动了网络欺骗原理在保护关键系统免受对抗性威胁方面的应用。
引用
@article{arxiv.2508.08462,
title = {Designing with Deception: ML- and Covert Gate-Enhanced Camouflaging to Thwart IC Reverse Engineering},
author = {Junling Fan and David Koblah and Domenic Forte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.08462},
year = {2025}
}