24GHz FMCW Radar 기반 Hardware Trojan 신호 탐지 연구 = A Study on Hardware Trojan Detection Using a 24GHz FMCW Radar

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 FMCW Radar를 활용하여 FPGA에서 발생하는 Hardware Trojan 신호 수집 및 대조 학습 기반 분류를 통한 비접촉 식 HT 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 미약한 HT 신호 탐지를 위해 24GHz 대역에서 동작하는 FMCW Radar 다중 Chirp 코 히런트 집적 신호 처리를 통해 HT 신호를 수집하였다. 수집된 HT 신호는 Supervised Contrastive 임베딩 학습과 Radial Basis Function Kernel Support Vector Machine을 활용하여 비선형 경계 특성의 Golden Model, Hardware Trojan 모델 간의 분류를 통한 HT 탐지하 였다. 기존 연구에서는 FPGA에 전자계 프로브를 밀착시켜 HT 탐지하였 으나, 높은 분류 성능을 가졌음에도 고가의 장비 사용, 고정 위치에 따른 성능 변화의 한계가 있다. 본 연구에서는 비접촉식 HT 신호 수 집을 위해 Radar를 활용하였으며, Trust-Hub AES 128의 Chip 내 삽 입 HT Benchmarks Model의 신호를 수집하였다. 미약한 HT 신호 수집을 위해 신호 대 잡음 비를 높인 코히런트 집적을 활용한 다중 Chirp 신호 처리를 활용하여 HT 신호 수집하였다. 수집된 HT 신호 를 이상 행위 탐지 조건 부합을 위해 클래스에 따라 거리를 멀고, 가 깝게 학습하는 SupCon 임베딩을 통해 학습 후 비선형 경계 특성을 가진 GM, HT 모델 간의 RBF Kernel SVM의 결정 경계를 활용한 분류를 통해 최종 탐지 성능을 확인하였다. Test 결과 T500(98.4%), T800(98.35%), T1100(98.7%), T1400(96.4%), T1800(98.45%)으로 다양한 AES 128 HT 모델의 분류 성능을 확인하였고, T1800 Trigger size 조정 1/2 size(91.85%), 1/4 size(87.1%), 1/8 size(78.5%)를 통해 Trigger size에 따른 분류 성능 감소 및 검증 결과를 확인하였다. 이를 통해 본 시스템을 활 용하여 높은 분류 성능의 HT 탐지가 가능하다.

목차 (Table of Contents)

• 표 목 차 ⅲ
• 그 림 목 차 ⅳ
• 기초 및 약어 설명 ⅴ
• 국 문 요 약 ⅵ
• Ⅰ. 서 론 1
• 1.1 정보화 시대의 발달 1
• 1.2 Hardware Trojan(HT) 2
• 1.3 Hardware Trojan(HT) 탐지 연구 4
• Ⅱ. 본 론 6
• 2.1 FMCW Radar를 활용한 HT 신호 수집 6
• 2.1.1 Radar Signal Processing 9
• 2.1.2 HT 신호 수집을 위한 측정 시험 12
• 2.2 대조 학습 기반 HT 변조 신호 분류 13
• 2.2.1 Supervised Contrastive Learning(SupCon) 15
• 2.2.2 다양한 분류기 알고리즘 17
• 2.3 분류 결과 분석 21
• 2.3.1 임베딩 공간 학습 결과 25
• 2.3.2 Tes t 데이터 결과 29
• 2.4 최종 탐지 결과 분석 34
• Ⅲ. 결 론 35
• 참고문헌 36
• ABSTRACT 39