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講演抄録/キーワード
講演名 2019-02-27 11:45
An Efficient Approach to Recycled FPGA Detection Using WID Variation Modeling
Foisal AhmedMichihiro ShintaniMichiko InoueNAISTDC2018-77
抄録 (和) Recycled field programmable gate arrays (FPGAs) make a significant threat to mission critical systems due to their performance degradation and shorter lifetime caused by aging. In this paper, we propose a novel recycled FPGA detection method based on with-in die (WID) variation modeling. While fresh/recycled classification is carried out using measured frequencies from ring oscillators on FPGA in existing methods, the proposed method exploits model parameters extracted from the WID modeling. The model parameters simply and accurately represent the process variation of each FPGA, and thus the classification performs very well by the simple feature vector. Experimental results using circuit simulation demonstrate that the proposed method achieves 99.6% dimension reduction per FPGA chip with showing 96.0% detection accuracy using one-class support vector machine (SVM); while our silicon results on Xilinx Artix-7 FPGAs demonstrate the model parameters have good distance properties between fresh and aged. 
(英) Recycled field programmable gate arrays (FPGAs) make a significant threat to mission critical systems due to their performance degradation and shorter lifetime caused by aging. In this paper, we propose a novel recycled FPGA detection method based on with-in die (WID) variation modeling. While fresh/recycled classification is carried out using measured frequencies from ring oscillators on FPGA in existing methods, the proposed method exploits model parameters extracted from the WID modeling. The model parameters simply and accurately represent the process variation of each FPGA, and thus the classification performs very well by the simple feature vector. Experimental results using circuit simulation demonstrate that the proposed method achieves 99.6% dimension reduction per FPGA chip with showing 96.0% detection accuracy using one-class support vector machine (SVM); while our silicon results on Xilinx Artix-7 FPGAs demonstrate the model parameters have good distance properties between fresh and aged.
キーワード (和) Recycled detection / Field programmable gate array (FPGA) / Process variation / With-in die process variation / Feature engineering / / /  
(英) Recycled detection / Field programmable gate array (FPGA) / Process variation / With-in die process variation / Feature engineering / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 456, DC2018-77, pp. 37-42, 2019年2月.
資料番号 DC2018-77 
発行日 2019-02-20 (DC) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード DC2018-77

研究会情報
研究会 DC  
開催期間 2019-02-27 - 2019-02-27 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) VLSI設計とテストおよび一般 
テーマ(英) VLSI Design and Test, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 DC 
会議コード 2019-02-DC 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Efficient Approach to Recycled FPGA Detection Using WID Variation Modeling 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Recycled detection / Recycled detection  
キーワード(2)(和/英) Field programmable gate array (FPGA) / Field programmable gate array (FPGA)  
キーワード(3)(和/英) Process variation / Process variation  
キーワード(4)(和/英) With-in die process variation / With-in die process variation  
キーワード(5)(和/英) Feature engineering / Feature engineering  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Foisal Ahmed / Foisal Ahmed /
第1著者 所属(和/英) Nara Institute of Science and Technology (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Michihiro Shintani / Michihiro Shintani /
第2著者 所属(和/英) Nara Institute of Science and Technology (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Michiko Inoue / Michiko Inoue /
第3著者 所属(和/英) Nara Institute of Science and Technology (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-02-27 11:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 DC 
資料番号 DC2018-77 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.456 
ページ範囲 pp.37-42 
ページ数
発行日 2019-02-20 (DC) 


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