TrojanForge: Adversarische Hardware-Trojaner-Beispiele mit Reinforcement Learning

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Die Sicherheit von Hardware bleibt in heutigen komplexen Lieferketten eine zentrale Herausforderung. Da Halbleiter-Designs zunehmend an Drittanbieter ausgelagert werden, wächst das Risiko, dass Hardware-Trojaner (HTs) in integrierte Schaltkreise (ICs) eingeschleust werden, exponentiell. In diesem Blog-Beitrag nehmen wir TrojanForge unter die Lupe – ein Framework, das Reinforcement Learning (RL) nutzt, um adversarische Hardware-Trojaner-Beispiele zu erzeugen, welche gängige Detektionsmechanismen austricksen können. Wir beleuchten Ziele, Verfahren und experimentelle Ergebnisse und führen dabei Schritt für Schritt vom Einstieg in HTs bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie adversarial Training und Netzlisten-Pruning.

Inhaltsverzeichnis

Einführung
Hintergrund und verwandte Arbeiten
2.1 Tools zur HT-Insertion
2.2 Tools zur HT-Detektion
TrojanForge-Framework
3.1 Pruning seltener Netze
3.1.1 Funktionales Pruning
3.1.2 Strukturelles Pruning
3.2 Adversarial Training
3.3 Sonderfall: Inkompatible Trigger
Experimentelle Ergebnisse
4.1 Jaccard-Ähnlichkeitsindex (JSI) und Trigger-Kompatibilität
4.2 HT-Insertion mit TrojanForge
Fazit
Praxisbeispiele und Code-Samples
Literaturverzeichnis

Einführung

Hardware-Trojaner stellen eine beständige Bedrohung für die Halbleiterindustrie dar. Traditionell gleicht die Erkennung und Eindämmung von HTs einem Wettrüsten zwischen Verteidigern und Angreifern – beide Seiten versuchen sich gegenseitig mithilfe verbesserter Techniken zu überlisten. TrojanForge bietet einen neuartigen Ansatz zur HT-Insertion, indem es Reinforcement Learning in einer GAN-ähnlichen Schleife einsetzt. Der RL-Agent lernt, HTs so in Netzlisten einzubauen, dass sie von modernen HT-Detektoren nicht erkannt werden.

Der Kern von TrojanForge ist die Automatisierung und Optimierung des Insertion-Prozesses. Das Framework wählt potenzielle Trigger-Netze aus, führt funktionales sowie strukturelles Pruning durch und verfeinert die Einfügungen iterativ, indem es aus der Interaktion mit HT-Detektionsmodellen lernt. Dieses adaptive Vorgehen zeigt Schwachstellen heutiger Detektionsmethoden auf und vertieft unser Verständnis von HT-Tarnung.

Hintergrund und verwandte Arbeiten

Tools zur HT-Insertion

Historische HT-Benchmarks wie jene auf TrustHub boten erste Datensätze für das Studium bösartiger Änderungen an ICs. Diese Benchmarks weisen jedoch Einschränkungen auf:

Geringer Umfang und Vielfalt
Menschliche Voreingenommenheit
Diskrepanzen vor/nach der Synthese

Zur Überwindung dieser Defizite entstanden automatisierte Insertion-Tools, z. B.:

Cruz et al. (2018) – parametrisiertes HT-Generator-Tool
Sarihi et al. (2022) – RL-Agent, der sich im Schaltkreis bewegt
Gohil et al. (2022a) – ATTRITION: RL-basiert, belohnt kompatible Trigger-Netz-Mengen

Der Erfolg adversarischer Beispiele im ML-Bereich inspirierte schließlich TrojanForge, das RL für adversarische HT-Beispiele nutzt.

Tools zur HT-Detektion

Parallel zur Insertion wurden unterschiedliche Detektionsansätze entwickelt:

Feature-basierte Methoden
Graph Neural Networks (GNNs)
Adversarial Robustness-Ansätze

Besonders relevant ist TrojanForge, da es eine adversarielle Trainingsschleife einführt – vergleichbar mit dem Generator-Diskriminator-Prinzip in GANs.

TrojanForge-Framework

TrojanForge generiert adversarische HT-Beispiele, die gängigen Detektoren entgehen. Das Framework kombiniert seltenes-Netz-Pruning, adversarial Training und ausgefeilte Reward-Systeme.

Pruning seltener Netze

Seltene Netze sind Signale, die im Normalbetrieb selten aktiv sind und sich daher als Trigger eignen. Nicht jedes seltene Netz ist jedoch brauchbar. TrojanForge wendet daher zwei Pruning-Arten an.

Funktionales Pruning

Ziel: Sicherstellen, dass Änderungen das Originalverhalten nicht beeinflussen.

Sensitivitätsanalyse
Aktivierungstests

Beispielcode (Kommentare auf Deutsch):

import numpy as np

def simulate_signal_activity(netlist, test_vectors):
    """
    Simuliert die Schaltung mit gegebenen Testvektoren.
    Gibt ein Dict zurück, das Netznamen auf Aktivierungsanzahlen abbildet.
    """
    activation_counts = {net: 0 for net in netlist['nets']}
    for vector in test_vectors:
        simulation_results = run_simulation(netlist, vector)
        for net, value in simulation_results.items():
            if value == 1:  # Netz ist aktiv (High)
                activation_counts[net] += 1
    return activation_counts

def filter_rare_nets(activation_counts, threshold=5):
    """
    Filtert Netze mit Aktivierungsanzahl unterhalb des Schwellenwerts.
    """
    return [net for net, count in activation_counts.items() if count < threshold]

# Platzhalter-Funktion
def run_simulation(netlist, vector):
    return {net: np.random.choice([0, 1]) for net in netlist['nets']}

netlist = {'nets': ['net1', 'net2', 'net3', 'net4']}
test_vectors = [np.random.randint(0, 2, size=4) for _ in range(100)]
activation_counts = simulate_signal_activity(netlist, test_vectors)
rare_nets = filter_rare_nets(activation_counts, threshold=10)
print("Kandidaten für seltene Netze:", rare_nets)

Strukturelles Pruning

Hier wird geprüft, ob ausgewählte Netze topologisch unauffällig bleiben.

Graph-Analyse (Konnektivität, Zentralität)
Redundanz-Checks

Adversarial Training

Der RL-Agent interagiert mit einem HT-Detektor in einer kontinuierlichen Schleife.

Reward-Signale: Erfolg bei Umgehung der Detektion, Trigger-Kompatibilität, Payload-Unauffälligkeit
Policy-Optimierung: Exploration verschiedener Insertionsstrategien
Detektor-Update: Optionales Fine-Tuning des Detektors für realistische Angreifer-Verteidiger-Dynamik

Sonderfall: Inkompatible Trigger

Seltene Netze können sich gegenseitig ausschließen.

Trigger-Kompatibilitätsanalyse: z. B. mittels Jaccard-Index
Fallback-Strategien: Alternative Netze wählen, um den Reward zu maximieren

Experimentelle Ergebnisse

Jaccard-Ähnlichkeitsindex (JSI) und Trigger-Kompatibilität

Der JSI misst die Überlappung von Aktivierungsmengen zweier Netze.

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    return intersection / union if union != 0 else 0

net1_activation = {1, 2, 3, 7, 8}
net2_activation = {2, 3, 4, 8, 9}
jsi = jaccard_similarity(net1_activation, net2_activation)
print("Jaccard-Ähnlichkeitsindex:", jsi)

HT-Insertion mit TrojanForge

Wesentliche Beobachtungen:

Hohe Erfolgsraten bei der Umgehung verschiedener Detektoren
Payload-Einfluss: Geringe funktionale Störungen erhöhen die Tarnung
Adaptives Lernen bei wechselnden Detektionsalgorithmen

Fazit

TrojanForge zeigt, wie Reinforcement Learning und adversarielle Ansätze genutzt werden können, um automatisiert und stealthy Hardware-Trojaner einzufügen.

Wichtigste Beiträge:

Automatisierte HT-Insertion ohne menschliche Voreingenommenheit
Kombination von funktionalem und strukturellem Pruning
GAN-ähnliche adversarielle Trainingsschleife
Detaillierte Erkenntnisse zu Payload-Wahl und Trigger-Kompatibilität

Die zunehmende Komplexität der Halbleiterindustrie erfordert robuste, adaptive Detektionssysteme. TrojanForge macht deutlich, wo aktuelle Methoden angreifbar sind, und liefert Impulse für widerstandsfähigere Verteidigungsstrategien.

Praxisbeispiele und Code-Samples

Netzlisten mit Bash scannen

#!/bin/bash
# Dieses Skript scannt eine Netzliste nach seltenen Netzen

NETLIST_FILE="my_circuit.v"

grep -oP 'wire\s+\K\w+' "$NETLIST_FILE" | sort | uniq -c | sort -nk1 > net_counts.txt

THRESHOLD=5
echo "Kandidaten für seltene Netze (Vorkommen < $THRESHOLD):"
awk -v thresh="$THRESHOLD" '$1 < thresh {print $2 " kommt " $1 "-mal vor"}' net_counts.txt

Ausgabe mit Python auswerten

import matplotlib.pyplot as plt

def load_net_counts(filename):
    nets = {}
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            parts = line.split()
            if len(parts) == 3:
                count, net, _ = parts
                nets[net] = int(count)
    return nets

def plot_net_distribution(nets):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(nets.keys(), nets.values(), color='skyblue')
    plt.xlabel('Netznamen')
    plt.ylabel('Vorkommenshäufigkeit')
    plt.title('Verteilung der Netz-Vorkommen')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    counts = load_net_counts("net_counts.txt")
    print("Geladene Netz-Counts:", counts)
    plot_net_distribution(counts)

Einfaches RL-Umfeld für HT-Insertion

import gym
from gym import spaces
import numpy as np

class NetlistTrojanEnv(gym.Env):
    """
    Vereinfachtes Umfeld, das Netzlisten-Modifikationen für HT-Insertion simuliert.
    """
    def __init__(self, num_nets=10):
        super().__init__()
        self.num_nets = num_nets
        self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1,
                                            shape=(num_nets,), dtype=np.float32)
        self.action_space = spaces.Discrete(num_nets)
        self.state = np.random.rand(num_nets)

    def step(self, action):
        reward = 0
        self.state[action] = 1.0  # Trigger aktivieren
        reward = 10 if self.state[action] < 0.5 else -5
        done = np.sum(self.state) > self.num_nets * 0.9
        return self.state, reward, done, {}

    def reset(self):
        self.state = np.random.rand(self.num_nets)
        return self.state

    def render(self, mode='human'):
        print("Aktuelle Netz-Aktivierungen:", self.state)

if __name__ == "__main__":
    env = NetlistTrojanEnv()
    state = env.reset()
    print("Initialer Zustand:", state)

    for _ in range(20):
        action = env.action_space.sample()
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        print(f"Aktion: Netz {action} modifizieren, Reward: {reward}")
        env.render()
        if done:
            print("Episode beendet!")
            break

Literaturverzeichnis

TrustHub – Ein Hardware-Trojaner-Benchmark-Repository
https://www.trust-hub.org/
Bhunia, S., & Tehranipoor, M. (2018). Hardware Security: A Survey of Emerging Threats and Security Techniques.
Xing, et al. (2023). The Evolution of the Fabless Semiconductor Business Model.
Krieg, [Jahr]. Analysis of HT Benchmarks from TrustHub.
Cruz, et al. (2018). Automated Hardware Trojan Generation Tool.
Sarihi, A., et al. (2022). Reinforcement Learning in HT Insertion: Exploring Circuit Vulnerabilities.
Nozawa, et al. (2021). Adversarial Examples for HT Detection Evasion.
Pandit, et al. (2011). Jaccard Similarity Index in Hardware Security Applications.
Gohil, et al. (2022a). ATTRITION: RL-Based HT Insertion Tool.
Gohil, et al. (2024). AttackGNN: Adversarial Attacks on Graph Neural Network-based HT Detectors.

Dieses umfassende deutschsprachige Tutorial zu TrojanForge bietet sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch praktische Beispiele. Viel Erfolg beim sicheren Hardware-Design!

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