@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00183273,
 author = {長谷川, 健人 and 柳澤, 政生 and 戸川, 望},
 book = {DAシンポジウム2017論文集},
 month = {Aug},
 note = {近年，IoT をキーワードに身の回りのものに高機能なハードウェアが搭載されてきている．市場ではハードウェアを安価に大量に製造するため，設計 ・ 製造工程の一部の外部委託が増加している．そのため悪意ある第三者によりハードウェア製品に対し悪意のある機能，ハードウェアトロイを挿入される危険性が指摘されている．特に設計段階におけるハードウェアトロイ挿入のリスクが高く，これまでにも設計段階のハードウェアトロイ検出手法が提案されてきている．本稿では，機械学習にもとづくハードウェアトロイ識別をもとに，ネットの周辺情報を考慮したハードウェアトロイ識別手法を提案する．まず，機械学習にもとづきネットリスト中のネットがハードウェアトロイを構成するネットか否か識別する．次に，機械学習による識別結果にもとづきトロイネットと識別されたネットに関して，周辺のネットの特徴を考慮することで機械学習の識別結果を補正し，最終的な識別結果を得る．提案手法ではこれまでの機械学習にもとづくハードウェアトロイ識別手法と比較して 5 % 程度の TPR 向上を実現した．},
 pages = {127--132},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ネットの周辺情報を考慮した機械学習によるハードウェアトロイ識別},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}