TrojanForge

TrojanForge: 강화학습 기반 적대적 하드웨어 트로이 목마 예제

저자: [Your Name]
날짜: [Current Date]

오늘날 복잡해진 공급망 환경에서 하드웨어 보안은 여전히 중대한 과제로 남아 있습니다. 특히 반도체 설계가 제3자 파운드리에 외주되는 사례가 늘어나면서, 집적회로(IC)에 하드웨어 트로이 목마(HT: Hardware Trojan)가 삽입될 위험은 기하급수적으로 증가했습니다.
본 게시물에서는 탐지 메커니즘을 교란할 수 있는 적대적 하드웨어 트로이 목마를 강화학습(RL)으로 자동 생성하는 프레임워크인 TrojanForge를 심층적으로 살펴봅니다. HT 개요부터 시작해, 희소넷 가지치기(netlist pruning), 적대적 학습(adversarial training)에 이르기까지 TrojanForge의 기술적 혁신을 단계별로 안내합니다.

소개
배경 및 관련 연구
2.1 하드웨어 트로이 목마 삽입 도구
2.2 하드웨어 트로이 목마 탐지 도구
TrojanForge 프레임워크
3.1 희소넷 가지치기
3.1.1 기능적 가지치기
3.1.2 구조적 가지치기
3.2 적대적 학습
3.3 특수 사례: 호환 불가능한 트리거
실험 결과
4.1 자카드 유사도(JSI)와 트리거 호환성
4.2 TrojanForge의 HT 삽입 성능
결론
실전 예제 및 코드 샘플
참고문헌

소개

하드웨어 트로이 목마(HT)는 반도체 산업 전반에 걸쳐 지속적인 위협 요소로 작용합니다. 전통적으로 HT 탐지·완화는 방어자와 공격자 간 ‘군비 경쟁(arms race)’의 성격을 띠며, 양측은 더 우수한 기법과 대응책으로 서로를 앞서기 위해 노력해 왔습니다.
TrojanForge는 강화학습(RL)을 GAN(Generative Adversarial Network)과 유사한 루프에 접목해 HT 삽입을 자동화·최적화한 새로운 방법론을 제시합니다. RL 에이전트는 최첨단 탐지기를 속일 수 있도록 넷리스트(netlist)에 HT를 삽입하는 전략을 학습합니다.

TrojanForge의 핵심 가치는 HT 삽입 과정을 자동화하고 최적화한다는 점에 있습니다. 프레임워크는 잠재적 트리거(rare net)를 선택·가지치기한 후, 탐지 모델과 상호작용하며 삽입 전략을 반복적으로 개선합니다. 이를 통해 기존 탐지기의 취약점을 밝히고 HT 은닉성을 심층적으로 이해할 수 있습니다.

배경 및 관련 연구

하드웨어 트로이 목마 삽입 도구

역사적으로 TrustHub과 같은 공개 벤치마크는 HT 연구에 초석을 놓았으나, 다음과 같은 한계가 존재합니다.

규모와 다양성 부족: 학습·테스트용 회로 수가 적음
사람 중심 편향: 수동 삽입으로 인해 현실 공격자와 동떨어진 설계 편향 발생
합성 전·후 불일치: 합성 과정에서 넷리스트가 달라져 일부 HT가 비현실적

이를 극복하기 위해 연구자들은 다양한 자동 HT 삽입 도구를 제안했습니다.

Cruz 등(2018): 사용자 정의 파라미터(트리거 수, 희소넷 수 등) 기반 자동 HT 생성
Sarihi 등(2022): 강화학습 에이전트가 회로를 탐색하며 보상 기반으로 HT 삽입
Gohil 등(2022a): ATTRITION 도구—단일 테스트 벡터로 활성화될 ‘호환 트리거’ 집합 크기에 보상 부여

강화학습과 적대적 예제(Adversarial Example)의 결합은 TrojanForge와 같은 발전된 HT 삽입 기법을 탄생시켰습니다.

하드웨어 트로이 목마 탐지 도구

HT 삽입과 병행해 탐지 기술도 진화해 왔습니다.

특징 기반 방법: 구조·행위 특징 추출 후 ML로 이상 탐지
그래프 신경망(GNN): 네트리스트의 그래프 구조를 활용해 HT 패턴 식별
적대적 견고성: 탐지기의 내성을 평가하기 위해 의도적 적대적 예제 생성

TrojanForge는 GAN식 적대적 학습 루프를 적용하여, 삽입기(Generator 역할)가 탐지기(Discriminator)를 지속적으로 교란하며 상호 진화하는 환경을 구현합니다.

민감도 분석: 정상 동작 중 넷 활성 빈도·맥락 파악
활성화 테스트: 시뮬레이션 벡터로 트리거가 기능에 영향을 주는지 검증

import numpy as np

def simulate_signal_activity(netlist, test_vectors):
    """
    회로를 시뮬레이션하여 각 넷의 활성 횟수를 계산합니다.
    """
    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:  # 넷이 '1'로 활성화
                activation_counts[net] += 1
    return activation_counts

def filter_rare_nets(activation_counts, threshold=5):
    """
    활성 횟수가 threshold 미만인 넷만 필터링합니다.
    """
    return [net for net, count in activation_counts.items() if count < threshold]

# 예시용 더미 시뮬레이터
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("후보 희소넷:", rare_nets)

구조적 가지치기

네트리스트 그래프 관점에서 이상 징후가 없는지 확인합니다.

그래프 분석: 연결성·중심성 등을 계산하여 탐지 위험이 낮은 넷 선택
중복성 검사: 희소하더라도 불필요한 중복 구조는 제외

적대적 학습

가지치기 후 RL 에이전트는 탐지기와의 루프를 통해 학습합니다.

보상 설계: 탐지를 회피하면 보상 가중, 트리거 호환성·페이로드 은닉성 포함
정책 최적화: 다양한 삽입 전략을 시도하며 점진적으로 성능 향상
탐지기 업데이트: 설정에 따라 탐지기도 재학습해 실제 공격·방어 상황 모사

특수 사례: 호환 불가능한 트리거

동시에 활성화될 수 없는 희소넷 조합은 삽입 효율을 저하시킵니다.

트리거 호환성 분석: 자카드 유사도(JSI) 등 통계·그래프 지표 활용
대체 전략: 호환이 떨어지면 다른 후보로 동적 전환하여 보상 극대화

실험 결과

자카드 유사도(JSI)와 트리거 호환성

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 = set([1, 2, 3, 7, 8])
net2_activation = set([2, 3, 4, 8, 9])
jsi = jaccard_similarity(net1_activation, net2_activation)
print("자카드 유사도:", jsi)

TrojanForge는 높은 JSI를 가지는 넷 조합을 선택해 트리거 성공률을 향상시켰습니다.

TrojanForge의 HT 삽입 성능

높은 공격 성공률: 여러 탐지기에서 HT 탐지 회피
페이로드 선택 영향: 기능 교란이 적을수록 은닉성 향상
적응 학습: 탐지기가 강화되어도 빠르게 전략을 재구성

결론

TrojanForge는 강화학습과 적대적 예제를 결합해 자동·지능형 HT 삽입을 실현했습니다.

자동화된 HT 삽입: 인간 편향 감소, 다양한 적대적 예제 생성
기능·구조 가지치기 통합: 회로 기능 보존 및 은닉성 강화
GAN 유사 적대적 루프: 탐지기와 상호 진화하며 탐지 회피 최적화
트리거 호환성·페이로드 통찰: JSI 등 지표로 은닉성과 기능성 균형 파악

복잡해지는 반도체 산업에서 TrojanForge는 탐지기의 한계를 드러내고, 차세대 방어책 개발의 필요성을 강조합니다.

실전 예제 및 코드 샘플

Bash로 넷리스트 스캔

#!/bin/bash
# 넷리스트 파일에서 희소넷 후보를 찾는 스크립트

NETLIST_FILE="my_circuit.v"

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

# 임계값(threshold) 미만인 넷만 출력
THRESHOLD=5
echo "희소넷 후보(발생 < $THRESHOLD):"
awk -v thresh="$THRESHOLD" '$1 < thresh {print $2 " : " $1 "회"}' net_counts.txt

Python으로 결과 파싱 및 시각화

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):
    net_names = list(nets.keys())
    counts = list(nets.values())

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(net_names, counts, color='skyblue')
    plt.xlabel('Net 이름')
    plt.ylabel('출현 빈도')
    plt.title('넷 출현 빈도 분포')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    net_counts = load_net_counts("net_counts.txt")
    print("로드된 넷 카운트:", net_counts)
    plot_net_distribution(net_counts)

간단한 RL 환경 구축

import gym
from gym import spaces
import numpy as np

class NetlistTrojanEnv(gym.Env):
    """
    넷리스트 수정에 따른 HT 삽입을 모사하는 단순 환경
    상태: 넷 활성화 수준 벡터
    행동: 특정 넷을 수정(트리거 삽입)
    """
    def __init__(self, num_nets=10):
        super(NetlistTrojanEnv, self).__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):
        # 선택된 넷에 트리거 삽입 시뮬레이션
        self.state[action] = 1.0
        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("현재 넷 활성화:", self.state)

if __name__ == "__main__":
    env = NetlistTrojanEnv(10)
    state = env.reset()
    for _ in range(20):
        action = env.action_space.sample()
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        print(f"액션: {action}, 보상: {reward}")
        env.render()
        if done:
            print("에피소드 종료")
            break

결론(요약)

자동·적대적 HT 삽입이 필수적: 전통 벤치마크 한계를 극복
희소넷 선택의 중요성: 기능·구조 가지치기로 최적 트리거 확보
강화학습 + GAN 루프: 탐지기를 지속적으로 회피
실전 코드 제공: 연구자·실무자가 즉시 실험 가능

지속적인 프레임워크 고도화를 통해, 하드웨어 보안 커뮤니티는 보다 견고한 탐지 방법을 개발하고 미래 IC 설계의 안전성을 보장할 수 있을 것입니다.

참고문헌

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

안전한 하드웨어 설계를 기원합니다!