Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gi n eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   5 ,  Octo ber   201 9 , pp.  4035~4 043   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v9 i 5 . pp4035 - 40 43          4035       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   A   c ompr essive  s en sing  a l gorithm  f or  h ardware   t rojan  d ete ctio n         M.   Pri yathari shini ,  M.   Nir mala  D e vi   Depa rt m ent   o f  E le c troni cs   and  C om m unic at ion   E ngine er ing,   Am rit a   School  of   En gine er ing,   Coim bat ore ,     Am rit a  Vishw a Vid y ap eetha m ,   I ndia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Ju l  12 , 2 01 8   Re vised  A pr   17 , 2 01 9   Accepte d  Apr   2 8 , 201 9       Tra di ti ona lly   m a n y   fab le ss   companie s  outsourc e  t he  fab ri ca t ion  of   IC  design   to  the  foundri es,   which  m a y   not   be  truste d   a lwa ys.  In  orde r   to  en sure  truste d  IC’s  it   is  m o re  s igni ficant   to  dev el op  an  eff i cient   te chni qu e  tha t  det e ct s  th e   pre senc e  of  har dware   Troj an .   Thi s  m al ic ious  insert ion  c ause s  the   logic   var iation  in  th e  net s  or  leaks  som e  sensiti ve  inf orm at ion  from   the   chi p ,   which   red uce s  th e  relia bil ity   of  the   s y s t em.  T he  conv en ti onal   te sting  algorithm  for  gene ra ti ng  t est  vec tors  red u ce s  t h e  det e ction  sensiti vity   du e  to  h igh   proc ess   var iati ons.  In  this   work,  we  pre sent   a  compress ive   sensing  appr oac h,   wh ich   ca n  si gnif ic an tly   g ene ra te   op tim al   te st  pa ttern s   compare d  to   the   ATPG   vec tors .   Thi s a p proa ch  m axi m izes  the   prob ability   of   Trojan  ci rcu it   a ct iv ation ,   with  a  high  l evel  of  Trojan  dete ct ion  r at e .   Th e  side  ch anne l  anal y sis  such  as   power  signat ur e s  are   m e asure d  at   d iffe r ent   ti m e   stamps   to  isol ate  th e  Tro ja n   eff ects.  Th e  eff e ct   of   proc ess  noise  is  m ini m iz ed  b y   thi s  po wer  profile   compari son  appr oac h,   which  pro vide s  high  det e c ti on  sensiti vi t y   f or  var y i ng   Troj an   size  and   el iminates  th e  r e quire m ent   of   gol den  ch ip.   The  pr oposed  te st  gene ra ti on  a pp r oac h  is  va li da t ed  on  ISCA S  benc hm a rk  circ uit s,  which   ac hi eve s  Trojan  det e ct ion  cove r a ge  on  an  av era g e  of  88. 6%  r edu ct ion  in   te st   le ngth   when co m par ed  to   ran do m   pat te rn .   Ke yw or d s :   Com pr essive s ensin g   Hardwa re  secu rity   Hardwa re  t roja n   Self r e fer e nci ng    Test   g e ner at io n   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   M.   Pr iy at ha rishin i,    Dep a rtm ent o f El ect ro nics  and C omm un ic ation   En gin ee rin g,   Am rita  Sch ool  of Enginee rin g, Coim bator e ,   Am rita  V ishw a  V idya peetham , In dia.   Em a il : m _p riy a tharishi ni@c b.a m rita .ed u       1.   INTROD U CTION   The  pres um pti on   of   fabrica te d  ICs  no t  be in g  sub j ect ed  to  any  trade  off  in  secu rity   was  pr ese nt  f or   a   long  tim e.  To  lowe r  the  fabri cat ion   co sts,  th ird  par ty   fa br ic at ion   in dustrie s  are  in vo l ved   in  the  pr oduction  o f  So C  (S yst em   on   C hip).  So m e  of  these   f oundr ie s  m a y  act   as  an  a dversa ry  a nd  m igh t  insert   m alici ou s  ci rc uitry   into  the   chi ps   durin g  t he  fa br ic at ion   pr ocess . These   ad diti onal   m od ules  a r e  eff ic ie ntly   de sign e d  s uc h  th at   they   evad e  detect ion   durin g  post   m anu fact uri ng  te sts  and   ar e   dep loye d  in   fiel d  app li cat ion .  T he  m a liciou s     IP - C or es  a par t   fr om   cor r up ti ng   the  functi onal it y  of   the  So C  m a y  cause  con se quences   in  the  fiel ds   wh ic h  require  e xtre m e  inform ation   sec ur it y  suc h  as  de fen ce ,  m edici ne  an d  c omm un ic ation .   To   re duc e  the   vu l ner a bili ty   of   the  So C,  hardw a re  secu rity   and   Tr ojan  de te ct ion   are  inc orp or at ed  to  s afeguar d  an d  protect     the se ns it ive  de sign s .   Hardwa re   secu rity   involves   the  m ajo r   re sea rch  areas   s uch  as  detect ion  a nd  dia gnos is   of  hardwar e   Troja ns   al ong  with  d esi gn   of  secur e d  ha rdwar e .  Cl assifi cat ion   of  Hard war e  T roja ns   and   var i ou s  th r eat s  are   analy zed  in  [1] .  The  la ck  of   avail abili ty   of   go l den   c hip s  a s  a  ref ere nce  ci rcu it   is  the  m ai n  chall eng e  f or   the  researc hers  to  detect   the  Troj an.   T he  Hard w are  Tr oj a n  has  b een  cl assifi e d  [2 ]   into  three  diff e re nt  ty pes  as  an  internal  tri gg e r ,  stora ge  a nd   H ar dware  T roj an  dri ve r.   Wa ng   et   al .  dev el op e d  a n  el ab orat e  hardw a re  Troja n  ta xono m y  in  [3 ]   wh ic h  cat eg or iz e d  the  Tr oj ans  into  physi cal ,  act iva ti on   a nd   act io n  c harac te risti cs .   In   [ 4]  the   act ivati on   m ec han ism   is  fu rth er  cat eg or iz e d  into  di gital   and  analo g  Tr oja ns.  The  im pact  of  d igit al   Tr oj a n  m ay  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19  :   4035   -   4043   4036   aff ect   t he  lo gi c  val ues  of  the   sp eci fied  i ntern al   node   or   it   m ay   al so   al ter   the   sto re d  c onte nt  i n  the   m e m or y   un it .  T he  perf or m ance,  po w er  an d  no ise   m arg ins  are  th e  par am et er  wh ic h  gets  af fec te d  du e  to  the   analo g  payl oad   T roja n.   I n - orde r  to   secur e  the  vulne rab le   syst e m ,  the  resear cher s  m ai nly  fo c us es  on   act ivati on  m echan ism   of   Tr oj a n  ci rc ui t.  The  act ivat ion   m echan is m   includes  tr ansiti on   p roba bili ty   based   Troja n  trigg e rin g  [ 5],   in  wh ic h  the   node  sel ect io n  te ch nique  f or   the  T r oj a n  insertio n  is  propose d  f or   de te ct ion   process .  T o  e nsure   the  prese nce  of  Tr ojan   m od ule  us i ng  conve ntion al   te sti ng   a ppr oac h  tri gg e rs  t he  i nter nal   nodes  a nd  pro pag at io n  of  lo gic  va riat ion s   in  the   nets  due  to  Tr ojan   ef fec ts  to  the  payl oa d  m us t  be  e nhance d.   The  pr ob le m   of   detect in g  the  Troja n  m od ule   us in g  co nventi on al   te st  vect or  appro a ch  is  a  chall eng i ng  ta sk   f or  extracti ng  Tr ojan  trig ger i ng  vec tors  by  ta ki ng  fa ult  m aski ng   log ic   int o  co ns ide rati on.  I n  add it io n,   the    inter nal   nodes   an d  Tr oj a n  t rig ger s   are  de pende nt  fact or s ,  w hich  i nd ic at es   i ns te ad   of  conve ntion al   te sti ng ,   a  com pr essive   sensing  a ppr oa ch  for  s pa rse  te st  patte r n  gen e rati on  f or  trig ge rin g  the   T roja ns   a re  form u la t ed  i n  a  f easi ble m ann er .   In  the  pro pos ed  wor k,   a n  op ti m al   te st  patte rn   gen e rati on  te ch nique  us in g  c om pr es sive  se ns in g  appr oach  has   been  at te m pte d  to   ai d  i n  th e   detect io n  of   ha rdwar e   Tr oja n. T he  pro pose d  c om pr essive   sensi ng   appr oach   is  pe rfor m ed  on   th e  i np ut  patte rns  to  prov i de  optim al   te s t  patte rn s  that  can  disti nguish   a  Troja n  infected  c hip   f ro m   a  go lden  c hip .  T his  appr oa ch  is  per f or m ed  to  extract  th e  Trojan   trig ge rin g  te st  vectors  the t   are  ra re  a nd  is  al so   s par se .  T hu s   by  at te m pt ing   t he  propos ed  c om pr e ssiv e  sensi ng   ap proach,  the   sp a rs it y  of   the  te st  vectors  is  achieved  a nd   ca n  eff e ct iv el y  deter m ine  the  rev eal in g  te st  patte rn s  f rom   the  la rg e  pool  of   te st  vector   sp a ce.  This  a ppr oa ch  gen e rates  com pact  te st  s et ,  w hich  m ini m iz es  the  tim e   com plexity   fo r   te sti ng ,  wh il e  m axi m i zi ng   t he  probabil it y  of   Tr oj an  detect ion   c ov e ra ge.   T he  transiti on  pr obabili ty   al go rithm   is  form ulate d  to  extract  the  sig nificant  inter na l  nodes  in  the   net - li st  for  ins erti on   of   T r oj a n  m od ule.  T he   m ai n  insig ht  of  m eas ur i ng   t he  powe r  pr of il e  in our  w ork   is  to  cl as sify  the  IC  is T roja n  f ree  if  t he   powe r  sig nat ur e  is   const ant  and   T roja n  infected  i f  it   has  so m e  a no m al y  a t  diff eren t  tim e  instances.  Sim ulatio n  re su lt s  sho ws  that  the  pro po se d  c om pr essive  se ns in g  ap proac h  is  eff ect ivel y  us ed  f or   dete ct ing   both  c om bin at ion al   as  well   as   seq uen ti al  Tro ja ns .   The  rest  of  the   pap e r  is  orga ni zed  as  fo ll ows :  Sect ion   2  de s cribes  the  sta te - of - t he - a rt  te chn iq ues  f or  hard war e  T roj an  detect io n  sc hem es  and   cha ll eng es  ba sed  on   c om pr essiv e  sensing  te ch niques.  T he  P r o pose d  com pr essive  s ensin g  based   te st  set   app r oa ch  f or   detect ion   T roja n  m odule  is  prese nted  in  Sect io n  3.     The  Sim ulati on   res ults  f or   var i ou s  IS C A S  be nch m ark   ci rcu it   with  de ta il ed  ob se rvat ion s  is  desc r ibed  in   Sect ion   4. At t he  e nd, S ect i on 5  c oncl udes t he  p a per.       2.   BACKG ROU ND   Hardwa re  Tr ojan s  a re  em bed de d  i nto  the   ori gin al   finit e  sta te   m achi ne  by  the   Tr oj a n  desi gn   eng i neer s   by  c om po sin g  a  hi gh  le vel  desi gn  descr i ptio n  of  the  Tr oj a n.  Th us   a   Tr ojan   FSM  is   in j ect ed  by  m erg in g  their   sta te s  with  the  or igin al   desig n  a nd  is  ind ist inguisha ble  fro m   the  fu nctionalit y    of   t he  golde n  c hip .  This  m et ho d  of  Tr ojan   insertio n  will   hi de  the  pr ese nc e  of   Tr oj a n  a nd  is  ha r d  to  det ect   by  the  co nv e ntio na l  authe ntica tio n  te c hn i ques. Th e  c ounterm easur e s  agai ns t  these  T roja ns   ar e  cl ass ifie d  int o  tw o  ty pes  su c h  a s  de te ct ion  a nd d e sign f or trust .     2.1.   Det ec tion   The  ha rdwar e   Troja n  detect ion  is  devel ope d  i n  the   hardware  sec ur it y  c om m un it y  and   are  broa dly  cat egorised  i nt o  destr uctive  a nd  no n -   dest ruct ive   [ 4]   as  s how n  i n  the   F ig ur e   1.  T he  des tru ct ive  a ppr oa ch  is   analy sed  to  ve rify  the  chip  de sign   by  an  opti cal   m et ho d.  Thu s  t he  chi p  is  exam ined  la ye r  by  la ye r  in  this  m et ho d  a nd  ea ch  c hip   is  t o  be   te ste d  in div i du al ly .  Hen ce   this  ap proac h  i s  ap plica ble  only   fo r   the  IC’s   wh ic h  is  fabrica te d  unde r  un t ru ste d  fou ndry.  T he  requirem ent  of  sp eci al iz ed  e quipm ent  and  the  c os t  are   the   m ajo r   lim it at ion s  of  this  analy sis.  The  non - de str uctive  a ppr oac h  is  a naly sed   by  c onside ring  the   cha ract erist ic   beh a viou r  of  the  chi p  an d  the  prese nce  of  Tr oj a n  is  id entifi ed  by  m app i ng   with  the  ex am ined  prof il e .   This  m e tho d  of  hard war e  T rojan   is  f ur t her   c la ssifie d  into  three  ty pes  s uc h  as  desig n  ti m e  app r oach,  r un   ti m e   appr oach an d  t est  tim e app r oa ch.           Figure  1 .   Cl assifi cat ion   of H a rdwar e  Tro j an   detect ion [ 4]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       A com pr essiv e  sensing  algorit hm for h ardwa re troja n detec ti on  (M.  Priy at ha ris hin i)   4037   2.1.1.   Design a ppr oach   A   pre - sil ic on   m et ho d  of  ha r dw a re  T roja n  detect ion   is  e m plo ye d  in  thi s  ap proac h,   whic h  detect s  th e   threats  ass ocia te d  with   intel le ct ual  pro per t y  (I P ).   A  hard war e  Tr ojan  m od ule  is  inse rted  to   the  de sign   of   go l den   I P  without  the  desig ner’s  knowle dge  an d  these  Troja ns   be ha vi our  will   be  hid de n  durin g  norm al   ver ific at io n  te s t.  The  desig n  ti m e  app r oac h  is  furthe r  di vid e d  into  f or m al   ver ific at ion   a nd  desig n  f or  secu rity .  The  process   of   pro per ty   c hec king  is  a  f or m al   ver ific at io n,  in  wh ic h  the   I P  pro pe rtie s  of   the  des ig n  un der  te st   are  analy sed  w it h  the  or igi nal  ref ere nce  I P.  In   pap e r  [ 6]  propose d  a  m e tho d  for  diag nos is  wh ic h  locat es  the  m al ic iou s  m odule  in  the  thir d  pa rty   IP .  T he   isolat ion   of  infected  t hird   par ty   IP   from   the  authe ntic  on e  is   exp e rim ental l y  pro ved   i n  t his   m et ho d  a nd  the  locat io n  of   Troja n  m od ule   is  al so   ef fecti vely   identifie d  on l y   wh e n  t he  T roj an  a re  trig ge re d.   Hard war e   T roja ns   inte rn al   an d  e xter nal  act ivati on   delivers   the  c ha ra ct er  of  Troja n  m od ule   and  it s  var i ous  ty pes  of  act ivati on  m echan is m   are  li st ed  in  [ 7].  Th e  tri gg e rin g  in put  of   t he   Troja n  ci rc uit i s in dep e ndent  f ro m  the origi na l ci rcu it  and it  is re pr ese nted   as alway s  on T roja n.       2.1.2.   Ru n time  a ppr oa c h   The  r un  tim e  a ppr oach es  a re  us e d  to  detect   to  detect   the  T roja n  by  inse rting   a  se nsor  m odule  to  th e   or i gin al   c hip   a nd  the  act ivit y  of  the  IC’s  a r e  co ntinuo us ly   m on it or ed .  T he   var ia ti on  i n  the  c har act erist ic s  of   the ch i p  un der  te st fr om  the e xp ect e d  re fe re nce c har act eris ti cs w il l i nd ic at e the prese nce  o f  m alici ou s  m od ule.   A  hy br i d  m et h od   of  r un  tim e   is  p r opos e d  [ 8],  w hich  c ombines  a  desi gn  tim e  co m po ne nt  with  t he  r un  ti m e  m on it or ing   s uch   as  blu e   chip.   An   on - li ne  m on it or i ng   a ppr oac h  of  ha rdwa re  Tr oj a n  de te ct ion    is  propose d  in   [9 ] ,  wh ic h  m ai nly  fo c us es  on   or i gin al   f unct ion al it y  of   the  ci rcu it   an d  detect s  a ny  va riat io n  from   the  exp ec te d  log ic   value s  at   the  su sp ect ed  inter nal  node s.  A  Tw o  rail   check e r  m od ul e  are  dev el op e d  an d  inserted  in  t he sy stem  to  m on it or  t he  lo gic m al functi on in  it s v ic init y.     2.1.3.   Te st  time  a pp roa c h   The  pr ese nce  of   m al ic iou s  m od ule  is  detect ed  in  te st  tim e  app r oach   durin g  po st  m anufactu ri ng   process .  The  t est   tim e  app r oa ches  are  cl ass ifie d  into  tw o  ty pes  su c h  as  f un ct io nal  te sti ng   a ppr oach   a nd   si de  channel  analy s is.  The  pr e sen ce  of   Tr ojan  c hanges  the  f unct ion al it y  of   the  desig n  is  detect ed  us i ng  log ic   ver ific at io n  known  as  functi onal   te sti ng   a ppro ac h  [ 10] .  Th e  m ai n  dr a wb a ck  of  this  m et ho d  is  t hat  the  Troj a n  inserted  will   not  al te r  the  f un ct ion al it y  of   th e  ci rcu it   unti l  it   is  trigg ere d.   Com pr essive  s ensin g  te ch nique  is  an   e m erg in g  m et ho dolo gy  wh ic h i s r el at ed wit h t he fu nctio nal  te sti ng  a pproac h [11].      2.2.   Design f or t ru st   The  desig n  for   secu rity   te chni qu es  is  a ppli cable  f or   desi gning   t he  str uctu re  in - orde r  t o  enh a nce  t he   le vel  of  sec uri ty   in  hard war e.   The  desi gn  f or  secu rity   is  cl assifi ed  su c h  a s  l og ic   e ncr y ptio n,   IC  cam ouflagin g,   sp li t  m anu fact ur i ng   a nd   T roj an  act ivati on.  In   pap e r  [ 12 ] ,  pro po se d  a  des ign   m et ho dolo gy  in  w hich  th e  IP ’ s   are  protect ed  by   ob f us cat in g  the  ori gin al   ne t - li st.  In   this  te chn i qu e ,  the  nor m al   m od e  of   operati on  is  pos sible   on ly   when   the   valid   key   is  pro vid e d  to   th e  key  gates  w her e   the   delay   an d  a rea  a re  the  m ai n  cons trai ns .     S.   Dup uis ,   et   a l. ,   [ 13,   14]   pr opose d  an   enc ry ption  al gorith m   wh ic h  m ini m ise s  the  num ber  of  rar e   occ urren c e   values  of  the  inter nal  node.   I n  this  log ic   en cryp ti on  te chni qu e,  the  probabil it y  of   al l   t he  inter nal  nodes  i s   com pu te d  in - orde r  to  i de ntify  the  low  co nt ro ll abili ty   nodes.   The  pro pose d  m et ho d  ov e rc om es  the  ab ov e   sp eci fied   draw backs  an d  al s o  pr otect s  the   IC’ s  from   il l egal  over   pro duct ion.  A  se ve ral  key  te c hn ol og ie s  associat ed wit h netw ork  sec uri ty  are  pr op os e d  in pape r  [ 15 ] , which  sat isfie s the co m pu ta ti on al  sec ur it y aspect   in  el ect ronic  voti ng,  data  m i ning  a nd  ot her  fiel ds .   T he  s pl it   m anu factu ring  [ 16]   te chn i qu e   is  a pp li ca ble  in   la yout  le vel  in  wh ic h  the  o rigi nal  desig n  is  s plit   into  two  la ye rs  an d  it   is  fab ricat ed  unde r  dif fer e nt  f oundries.   The  a dv e rsa ry  can no t  acce s s   the  com plete   detai ls  of   t he  sp li t  desig n  a nd  hen ce  t he  in serti ng  a  H a r dware   Troja n  is  not p os sible i n  this  techn i qu e .       3.   PROP OSE D MET HO DOL OGY   The  m ai n  go a l  of   the  propo sed  m et ho dolo gy  is  to  ge nerat e  the  te st  patte rn s  that  can   excit e  the     Troja n  trig ger i ng   nodes  m or e  eff ect ively .  The  Prob a bili ty   distrib ution   of   each  net  in  the   ci rcu it   un de r  te st  is   cal culat ed  in  order   to  deter m ine  the  extra  Troj an  gate  in  the  IC.  The  H ar dware  Troja n  detect ion   us i ng   pro po se d  m et ho dolo gy   is s ho wn in  F ig ur e  2.     3.1.   Redu ce d Tes t set Ge nera tio n u sin g CS   Algorithm   1  de scribes  t he  m ajor  ste ps   in   th e  pro posed  ge ner at io n  of  opt i m al   te st  vector s  f or  Tr oja n  detect ion.  The   gate  le vel  net - li st  is  con si de red   as  t he  in put  file   f or   the  conve ntion al   ATPG  to ol.  T he  te st   vecto rs  obta in ed  from   the  ATP G  are  furth er  com pr esse d  us in g  pro pos ed  com pr essiv e  sensing  al go rithm .     The  input  sig na l  to  the  co m pr essive  se ns in g  al gorithm   mu st  be  sp a rs e  in  any  do m ai n.  The  sp arsit y  of   the  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19  :   4035   -   4043   4038   sign al   is  achieved  by  incorp orat ing   basis  m a trix  ( Ψ )  to  the  input,  w hich  c onve rts  the  sign al   in  on e  do m ai n  to   ano t her   do m ain   w her e  it   is  sp ars e .  Th us,  the  N  nu m ber   of   te st  patte r ns  gen e rated  f r om   ATP G  is   fu rt her  com pr essed  in to  M  nu m ber  of   te st  patte r ns   (M<< N)   af te r  com pr essiv e  sensing  (CS ).   T he  res ult  of   th e   pro po se d  CS   pa tt ern   ge ne rati on  m et ho d  is  a  optim al   te st  set   that  identif ie s  the  prese nc e  of  Tr ojan   an d  al s o  i m pr oves the  t est  covera ge fo r  T roja ns  c om par ed  w it h o rigi nal test  p at te r ns.           Figure  2 .   Pro pose d   h ar dw a re  Troja n detec ti on  flo w       Algorith m   1.   G ener at e  re du ce d  te st set   us in g com pr essive  s ensin g for T r ojan Dete ct ion   Inpu t:   Ci rc uit  Net - li st, li st o f ran dom  p at te rns ( T ),  c onsta nt( c),  li st o f n od e   (R).     Out p ut:   Re duced test   patte rns ( Tc ).     1.   Re ad  the  circ uit net -   li st.   2.   for  al l ra ndom  p at te rn s  in   T  do   3.            C om pu te  the s parsi ty  p ar a m et er k   4.   Com pu te  M wi th c as  constant  v al ue s    5.   ≥ ∗ ∗ log ⁡ ( / )   6.   Com pu te  Mi nim al  v al ue of  M <N.   7.   Gen e rate  Φ  m a trix  €  M  x N.   8.       for  al l bit s i n T d o   9.            C om pu te  re du ce d set Tc   10.   Tc=  Φ  m at rix * T  m at rix   11.      en d f or     12.   end f or       3.2.   N ode i den tific at i on   fo r  H ar dware Tr ojan i nsertio n   Transi ti on   pro bab il it y  value  play s  a  ver y  si gn i ficant  analy sis  in  insertin g  the  Tr oj a n  m odule  to  the   ci rcu it .  T he  i ntern al   nodes   wi th  lo w  tra ns it io n  probabil it y  (TP)   a re  m or e  s us ce ptible  f or  trig ger in g  t he  T roj a n  and   payl oa d.   It  is  al so   hi gh ly   li kely   that  an  adv e rsa ry  m igh t  insert  a  Hard war e  T r oj a n  ( HT)   i n  these  l ow   TP   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       A com pr essiv e  sensing  algorit hm for h ardwa re troja n detec ti on  (M.  Priy at ha ris hin i)   4039   nodes  beca us e   of   t heir  lo w   switc hing  ac ti viti es,  wh ic h  trigg e rs  the  Troja n  m od ul e  in  rar e  i ns t ances.     The  al gorithm   2  pro vid es  the  cal cula ti on   f or   transiti on   pro ba bili ty .  The  prob a bili ty   cal culat ion   for  basic   log ic  gates [ 5] is e xpresse d  as      ( 1 ) = ⁡  1 ( 1 ) ∗  2 ( 1 ) (1)                                                                                                                   ( 1)      ⁡ ( 0 ) ⁡ = ⁡  1 ( 0 ) ⁡ + ⁡  2 ( 0 ) ⁡ – ⁡ [  1 ( 0 ) ⁡ ∗ ⁡  2 ( 0 ) ]                                                                          ( 2)     The  Hardw a re   Troja ns   s uch   as  com bin at ion al   an d  3  bit  counter  se que ntial   m od ules  are  desi gn e d,   wh ic h  get  act i vated  at   r are  conditi ons  an d  cause  c hange s  in  the  p er f orm ance  of   the   chosen  be nchm ark  ci rcu it s.  Node s  with  lo w  T r ansiti on   Pro ba bili ty   (TP)   a nd  hi gh  co nnec ti vity   are  sel ect ed  an d  the   de sign e d  Hardwa re  Tr ojan (HT )  m odules are  i ns erte d at  these  nodes for  validat io n process .     Algorithm  2 . C al culat ing  T ra nsi ti on   prob a b il it y value  for  ea ch net   Inpu t : C ircuit   net - li st, m od ul e li st of  t he  ci r cuit.   Out p ut:   T ra nsi ti on  pr ob a bili ty  ( TP ) values.   Step1 :  Scan  th e m od ule li st.  xlsx fil e.   Step2 :  Extr act   the prim ary inp ut  (PI) , out pu t  ( P O) an d  t he g at es o f  the ci rc uit.   Ste p3 :  I niti al is e the  pro bab il it y of p rim ary inp uts  n et s a s  0.5 .   Step4 :  Determ i ne  the  n et  i nde x.     Step5 :  If ( net i nd e x  =  n et  i ndex of  PI) t hen   Step6 :       St ore the T P  values  in  a n  a rr ay   Step7 :       else   Step8 :        for  e ach  net in t he n et -   li st do   Step9 :             Find the ty pe  of  gate an d  i ndex   values  of in put   Step10:         C al culat e the  prob a bili ty  at the outp ut n et   acc ordin g  t o  the  gat e ty pe    Step11:         C al culat e the tra ns it ion p roba bili ty  v al ues  f or  each  net    Step12:         St or e  n et s t ran sit ion   pro ba bili ty in  asce ndin g o rd e r.   Step13:       e nd  for    Step14: e nd if     3.3.   Log ic   t estin g   Lo gic  te sti ng   i s  perf or m ed  by   com par ing   t he   log ic   values  at   the  no des  in  t he  gold en  ci rc uit  with  that  of   t he  Tr ojan  I Cc ircuit   for  al l  possible  te st  pa tt ern s  obta ine d  f ro m   propos ed  al gorithm .  The  Ta ble  1  prov i de s   the  com par iso n  of  the  l og ic   values  for  T roj an  in fected  a nd  golde n  ci rc ui t.  A  c om bin at i on al   ty pe  of  Tr oj a n  i s   inserted   in  the   low  tra ns it io n  pr ob a bili ty   node  a nd  the  log ic   var ia ti on s  in  the  nets  are  obse rv e d  wh ic h  ind ic at e s the  pr esence  of Tr oj an  m od ule.       Table   1 .   C om par iso n of o utpu t functi on in  L og ic   Test in g   Inp u t   Pattern   C1 7  Gold en   C1 7  T rojan  cir cu it   Internal No d es   Pri m a r y  ou tp u t   Internal No d es   Pri m a r y  ou tp u t   N6   N7   N8   N9   N1 0   N1 1   N6   N7   N8   N9   N1 0   N1 1   1   1   1   1   0   0   1   1   1   1   0   0   1   7   1   0   1   1   0   0   1   1   1   1   0   1   14   1   0   1   1   0   0   1   1   1   1   1   1       In - or der   t o  va li date  the  ef fici ency  of  dete ct ion   of   Hard war e  Tr oj a n  usi ng   c om pr ess ive  sen sin g,   m et rics  su ch  as  Tru e  P os it iv e  Ra te   (TPR)  and   P roba bili ty   of   detect ion  (P D )   [5 ]   are  app li ed  to   the  ci rcu it   unde r  te st.  In  c ase  of  bin a ry  c la ssific at ion ,  t he  T ru e   posit ive  (TR)  valu e  identifie s  t he  num ber   of  T roj an  nets  as  m alici ou s  ne ts  it sel f  an d  t he  False   ne gat ive  ( FN)  value s  sho ws  the   num ber   of  T roj an  nets  ide ntif ie d  as   norm al  n et s b y m ist ake.      3.4.   Power  a n aly si s   The  com pr esse d  te st  set   gen er at ed  from   the  pr op os ed  al gorithm   are  fo rce d  to  the  de sig n  un der   te st  at   diff e re nt  tim e  windows.  A  S ynopsys  pri m e   tim e  too l  is  us ed  to  determ i ne  the  le a kag e   powe r  f or   e ve ry  te st   vecto r.   T he  ha r dw a re  Tr ojan  c ho s en   for  this  analy sis  is  a  three  bit  co un te r  and   it s  im pact  will   be  no ti ce d  on ly   durin g  certai n  cl ock   cy cl e.  The  obse rv e d  powe r  pro file   will   var y  for  the  Tr ojan  IC  at   so m e   tim e  stam p  wh e reas  it   is  un al te re d  for  t he  T roja n  f ree   IC.  T he  var i at ion   of   t he  powe r  p r of il e  i s  m a inly   du e  to  the  app li cat io n  of  certai n  te st  set s  wh ic h  act ivate s  the  Tr oj a n  m od ule.  This  m et ho d  of   side   channel  ap pro ach  f or   detect ing Tr oja n  m od ule  does  no t  re qu ire s a ny  g ol den n et  li s t as re fer e nce c ircuit .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19  :   4035   -   4043   4040   4.   RESU LT S   A ND   DI SCUS S ION   The  pro po se d   m et ho dolo gy  is  validat ed   us i ng   IS C AS   85  com bin at ion al   benchm ark   ci rcu it s  wit h  com bin at ion al   and  se qu e ntial   Tr oj a n  m odul es,  wh ic h  al te r s  the  functi ona li ty   of   the  ci rc uit.  Ta ble  2  li sts  the  com par ison  of  te st  vect or  re du ct io n  f or  I S CAS  be nch  m ark  ci rc uits  f or  c onve ntion al   AT PG  patte r ns   a nd   pro po se d  com pr essi ve  sen sin g  (CS )  ap proa ch.   It  is  obser ve d  that  the  pro po s ed  te st  set   us in g  CS  achie ves  an   aver a ge  te st  l eng t h  re duct io n  of   88. 6%,   wh il e  m axi m i zi ng   t he  T roja n  trig ge rin g  r at e.  The  r un   t i m e  fo r   execu ti ng t hi s  al gorithm  is al so  c om pu te d.        Table  2 .   T est  pat te rn  r e duct io n usin g  CS  alg or it hm   Ben ch   m ark  circuits   No .  o f  pri m ar y   in p u ts   Po ss ib le  Test vecto rs   Test vecto rs us in g   ATPG   (N )   Test vecto rs  u sin g  CS   (M)   Co m p r ess io n   ratio (CR)   Proces sin g   Ti m e  ( s)   C1 7   5   2 5   7   x  5   3  x 5   9 9 .4   0 .01 8 2   C4 3 2   36   2 36   6 3  x 3 6   2 3  x 3 6   9 2 .33   0 .58 7   C4 9 9   41   2 41   5 6  x 4 1   1 9 x 4 1   9 3 .66   0 .79   C8 8 0   60   2 60   1 4 8  x 6 0   5 5  x 6 0   8 1 .66   1 .00 3   C1 3 5 5   41   2 41   1 0 0  x 4 1   3 7  x 4 1   8 7 .66   0 .17 8   C3 5 4 0   50   2 50   2 6 5  x 5 0   9 7  x 5 0   7 0 .6   0 .16 2   C6 2 8 8   32   2 32   3 4  x 3 2   1 3  x  32   9 5 .6   1 .56       The  Tra ns it ion  Pr obabili ty   (TP)   value s  are  evaluated  for  di ff e ren t  be nc h  m ark   ci rcu it s  and   lo w  T P   values  al ong  with  the  high   connecti vit y  nodes  a re  al so  li ste d  in  the  T able  3.  The  Lo w  TP  value s  are   consi der e d  as  po te ntial   node s  and   t hese  no des  are  c hose n  by  the  at ta cke rs  at   the  desi gn  sit e  to  intr oduce  the   Troja n  gate  f or  m a li ci ou s  intenti on.  F or  the  si m ulati on   of  powe r  prof il e  s om e  of   the   locat ion s  a re  c onsid ered  for  T roja n  in se rtion an d  t he re su lt s ar e  v al ida te d  f or d et ect io n process .       Ta ble  3 .   T ar get nod e s ide ntifi cat ion   us in g Tr ansiti on Pro ba bili ty  v al ues       The  C om par ison  of  the   dete ct ion   pro bab il it y  m et rics  su ch  as  Tr ue  P os i ti ve  Ra te   (TR P)   a nd  trig ge r   cov e ra ge  for  t he  c onve ntio na l  te st  gen e rat ion   AT PG  an d  the   propose d  c om pr essive   sensi ng  a ppr oach  is  analy zed  in  Ta ble  4.   The  T r ojan  is  i ns erte d  at   diff e ren t  nodes  wit h  lo w  TP  an d  it   is  obser ve d  that  th e  te st   vecto r  ob ta ine d  by  propose d  C S  a ppr oach  is  capa ble  of  determ ining   t he   Tr ojan   m od ule  m or e  ef fec ti vely  durin g  lo gic  te sti ng .   It  is  al so   obser ve d  tha t  red uce d  te st  patte rn   pro vide s  high    tro j an   trigg eri ng  co ve rag e   com par ed  t o  ATPG  patte rns,  w hich   pro ve s  the  CS  a pp ro ac h  has  rev e al ed  the  o pti m al   te st  vectors   for  t he   trigg e rin g  t he Tro j a n  m od ule  and im pr oves  the d et ect io n r at e.   Table  5  li sts  t he  Prob a bili ty   of   Detect ion   (P D )  rate  for  the  IS C AS   be nc hm ark   ci rcu it .  Key  nodes   with  lo w  TP  va lues  are  sel ect ed  f or   T roja n  insertio n  a nd   t he   resu lt s  a re  va li dated.   It  is  ob serv e d  that  f or  m os t   of   the  patte r n  the  detect ion  pr oba bili ty   is   hig h,  w hich  ind ic at es  the  eff ect ive  te st  set   gen erate d  by  the  pro po se d  al gor it h m , w hile m axim iz ing  the  T roja n detec ti on r at e.   The  Fi gure  3  s hows  the  Pow er  sig natu re  f or  va rio us   I SCAS  ben c hm ark  ci rcu it s.  A  se qu e ntial   3 - bit   counter  is  desi gn e d  in  or der   t o  obser ve  the  var ia ti on  of  po wer   prof il e  dur ing   s pecific  cl ock   pu lse   to  va li date   the  Troja n  pr e sence.  T he  propose d  CS  te st  set   is  app li ed  to  ci rcu it   unde r  te st  and   the  power   pro file   is  m easur ed  for  di ff ere nt  tim e  st a m ps .  It  is  obs erv e d  that  the  value  of   the  m easur e d  power  ov e rlaps  for  T roja n  fr ee ci rc uit and fo r  s om e set o f  te st patt ern s it  sh ows so m e  var ia ti on in  po wer  fo r  Tr oj a n i nf ect ed  ci rc uits. T he   pro po se d  sp a rs e  te st  p at te rn s  trigg e rs  seq ue nt ia l  Tro j a n  an d  is  ref le ct ed  by  non - overlap pi ng   of   po wer   prof il e  wh ic h  m axi m i zes the  pro bab i li ty  o f  Tr ojan  det ect ion .    Ben ch   m ark  circuits   Mini m u m   TP   v alu es   No d es with  low T P valu e   Hig h  Co n n ectiv ity  no d es   C1 7   0 .18 7 5   N6 ,N7   N6 ,N7   C4 3 2   0 .08 3 6 6 9 1   N2 5 9 ,N26 2 ,N263,N2 6 6 ,N26 9 ,N272, N2 7 8 ,N28 1 ,N284,N2 8 7 ,N28 8 ,N289 , N2 9 0 ,N29 1 ,N292,N2 9 3 ,N29 4 ,N299, N3 0 0 ,N30 1 ,N302,N3 0 3 ,N30 4 ,N305, N3 0 6 ,N30 7   N2 9 5 ,  N2 9 9 ,  N3 0 0 ,  N3 0 1 ,  N3 0 2 ,  N3 0 2 ,  N3 0 8 ,  N3 1 8 .   C4 9 9   0 .05 8 5 9 3 8   N3 8 2 ,N38 3 ,N384,N3 8 5   N3 7 8 ,N37 9 ,N380,N3 8 1   N2 8 9 ,  N3 2 5 ,  N3 1 2 ,  N3 7 2 ,  N3 7 8 ,  N3 7 9 .   C8 8 0   0 .00 0 0 6 1 0 3 1 4   N5 0 7 ,  N5 0 8 ,  N5 0 9 ,  N5 1 0 ,  N5 1 1 ,  N5 1 2 ,  N5 1 3 ,  N5 1 4 .   N7 5 2 ,N75 3 ,N754,   N7 5 5 ,N75 6 ,N760,N7 6 1 ,N77 0   C1 3 5 5   0 .00 7 2 7 2 2 9   N9 9 6 ,N10 0 1 ,N1 0 0 6 ,  N1 0 1 1 ,  N1 0 1 6 ,N10 2 1 ,N1026 ,  N1 0 3 1   N7 9 4 ,  N7 9 7 ,  N8 0 0 ,  N8 0 3 ,N80 6 ,N81 2 ,  N8 1 5 ,N99 6   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       A com pr essiv e  sensing  algorit hm for h ardwa re troja n detec ti on  (M.  Priy at ha ris hin i)   4041   Table  4 .   C om par iso n of  Tr ue Posit ive Rat e  m et rics   and  t rigg e r  c overa ge   Ben ch   m a rk  circuits   Tr o jan   Ins erted  No d es   P rop o sed    CS Alg o rith m  pattern s   ATPG  Patterns   Tr ig g er  Co v erage   Tr u e                     Po sitiv e   False  Neg ativ e   TRP   Tr ig g er  Co v erage   Tr u e  Po sitiv e   False  Neg ativ e   TRP   C1 7   7   6 6 .66   2   1   0 .66 7   2 8 .57   2   5   0 .28 5   9   3 3 .33   1   2   0 .33 3   1 4 .28   1   6   0 .14 2   7  , 9   100   2   1   0 .66 7   4 2 .85   2   5   0 .28 5   C4 3 2   300   9 5 .65   3   20   0 .13 1   4 9 .2   4   59   0 .06 3 4   301   9 5 .65   2   21   0 .08 6 9   4 4 .44   2   61   0 .03 1 7   3 0 0 ,  3 0 1   9 5 .65   3   20   0 .13 1   5 3 .96   4   59   0 .06 3 4   C4 9 9     378   9 4 .73   6   13   0 .31 5 7   8 3 .92   8   48   0 .14 3   379   9 4 .73   6   13   0 .31 5 7   8 2 .14   8   48   0 .14 3   3 7 8 ,  3 7 9   100   6   13   0 .31 5 7   9 1 .07   8   48   0 .14 3   C8 8 0   507   9 4 .54   51   4   0 .92 7   3 9 .18   57   91   0 .38 5   511   9 4 .54   47   8   0 .85 5   3 9 .18   53   95   0 .35 8   5 0 7 ,  5 1 1   9 4 .54   52   3   0 .94 5   3 9 .18   58   90   0 .39 1   C1 3 5 5   996   9 1 .89   34   3   0 .91 9   66   66   34   0 .66   1016   8 9 .18   33   4   0 .89 2   65   65   35   0 .65   9 9 6 ,1016   9 4 .59   35   2   0 .94 6   73   73   27   0 .73       Table  5 .   Prob a bili ty  o f  Detect ion  Met rics   f or Tr oj a n detec ti on   Ben ch   m ark  circuits   Ap p lied  T est  p atterns  us in g  CS   No .  o f  T rojan s  trigg ered   Ou tp u t chan g es   Prob ab ility   o f  detectio n   C1 7   1 /3   1   y es   3 3 .33 %   2 /3   2   no   6 6 .66 %   C4 9 9   1 1 /1 9   3   y es   100%   7 /1 9   2   y es   6 6 .66 %   1 /1 9   0   no   0%   C8 8 0   4 6 /5 5   3   y es   100%   4 /5 5   2   y es   6 6 .66 %   2 /5 5   1   y es   3 3 .33 %   3 /5 5   0   no   0%   C3 5 4 0   2 7 /4 3   3   y es   100%   1 6 /4 3   2   y es   6 6 .66 %   C6 2 8 8   8 /1 3   3   y es   100%   4 /1 3   2   y es   6 6 .66 %         (a)     (b)       (c)       (d )     Figure  3 .   Me a s ur em ent o f  po wer p r o file  at d iffer e nt ti m e w indows   (a)  C 432 Tr oja n  in serted  circ uit, (b )  C4 32 ci rcu it ,  (c) C 499  Troja n  in serte d ci rcu it ,   (d)  C 499 ci rc uit   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19  :   4035   -   4043   4042     (e)     (f)     Figure  3 .   Me as ur em ent o f  po wer p r ofi le  at d iffer e nt ti m e w indows   (e)  C 1355 T r ojan  in se rted  circ uit, (f)  C1 355 ci rcu it       5.   CONCL US I O N     In   t his  w ork   a   com pr essive  sensing  a ppr oa ch  ba sed  on  T roja n  detec ti on   is   pr ese nted ,  wh e re   the  con ce pt  of  spa rsifyi ng  al l  po ssible  in pu t   ve ct or s   is   us e d  t o  gen e rate  the   rev eal in g  te st  vecto r  wh ic h  t rig ger s   the  T roja n   m od ule.   T he  sim ulati on   is  done   on  I SCAS ’ 85  ben c h  m ark   ci r cuit,  wh ic h  s hows   the   p r opose d  CS   base d  te st set  g ener at io n   ap proach   wh ic h   achieves a bou t 8 8.6% r e du ct io n i n  te st  le nght o ve r  co nventio nal test   set .  The  detec ti on   of   hard w are  Tr oj a n  is  ens ur e d   by  va li dating  the  pr ob a bili ty   of   detect ion   and   t rig ger   cov e ra ge  m et ri cs.  T he  pro po s ed  detect ion  a ppr oach  im pr oves  t he  te st  qual it y  by  m ini m iz ing   th e  te st  l eng t h  and   m axi m iz in g  the  trigge rin g  rate.  He   side   channel  par a m et er  are  analy sed  for  the  CS  based   te st  pa tt ern s  at   diff e re nt tim e w in dows, w hic h  a vo i ds  t he  re qu i rem ent o f g old e n  c hip   f or   detect ion p ro ce ss.       REFERE NCE S   [1]   Chakra bort y ,   e t  al . ,   “ Hardware   T roja n:  Threat s  a nd  emergi ng  sol uti ons ,”   In  High   Leve l  Design  Va li dati on  and   Test   Workshop,  2009.   HL DVT 20 09.   I EE E   Inte rnat ion al ,   pp .   166 - 171 ,   2009 .   [2]   Y.  Alkaba n i  and   F .  Kous hanf ar ,   “ D esigne r’s  har dware   Tro ja n  h orse ,”  In   Har dware - Or ie nte d  S e curit y  and   Tr ust,  2008.   HO ST 2008.   IE EE Int ernat ional   Workshop  On ,   pp.   82 - 83 ,   2 008.   [3]   X.  W ang,   et   al . ,   “ Dete ct ing  m alici ous  i ncl usion s  in  sec ure   har dware :  Challenges   and  soluti ons ,”  In   Har dwa re - Or ie nte d  S ec urit y  and  Tr ust,   200 8. HO ST 2008.   I EE E   Inte rnat ion al  Workshop on ,   pp.   15 - 19 ,   2008 .   [4]   M .   Te hra n ipoor,  “ A  Surve y   of  Hardware   Troja n  Ta xonom y   an d  Dete ction, ”   IEE E  Design,   Te st  of  Co mputers,   2010 .   [5]   J .  Popat   and   U .   Mehta ,   “ Tr ansit i on  proba bilis ti c  appr oac h  for  detec t ion  and  d ia gn osis  har dware   Tr oja n  in  combina t i onal   ci rcu it s, ”  I E EE ,   2016 .   [6]   M.  Banga   and  M .   S.  Hs ia o ,   “ T rusted  RTL:  Tro ja n  de te c ti on  m et hodolog y   in  p re - sili con  design s ,”   In  Ha rdwar e - Or ie nte d  S ec urit y  and  Tr ust ( HO ST) ,   2010  IEE E   Inte rnational   Sy mpos ium  on ,   pp.   56 - 59 ,   2010.   [7]   Karuna gar an   D.   K .   and   N .   Moha nkum ar,   “ Mali cious   Hardware   T roja n  Det ec t ion  b y   Gat e  l eve l   m ini m iz at ion   90n m  Te chno log y , ”   5 th   Inte rnationa l  Confe renc e  on  Computi ng  Comm unic ati on  and   Net work  Te chno logy   (ICCCNT) ,   2014.   [8]   M.  Hicks,   et   al.,   “ Overc om ing   an  Untrust ed  Com puti ng  Base:   De te c ti ng  an d  Removing  Malicious  Hardwa re   Autom at ic a lly , ”  In   IEEE  S ymposium on  Se curity  and  Priv a cy ,   pp .   159 - 172.   2010.     [9]   R .  S .   Chakr ab ort y ,   e t  a l.,   “ A  Flexi ble   Onl ine   Che cki ng  Te chn ique   to  Enc han ce   Hard ware   Tro ja n  H orse   Dete c ta bi li t y   b y   Rel ia b il i t y   Ana l y sis , ”  IE EE Tr ansacti ons on Emerging  Topics  in Com puti ng,   201 7.   [10]   Chakra bort y ,   et   al . ,   “ MERO:  A  stat isti ca l  appr o ac h   for  har dwar e  Troj an  de te c tion ,”   i n  C ryptog raphic  Har dwar e   and  Embe dded   S yste ms - CHES  20 09 ,   Springer   Ber li n  He ide lb erg ,   p p.   396 - 410 ,  200 9.   [11]   S.  Foucar t   and  H.  Rauhut,  “ An  Invit a ti on   to  C om pre ss ive   Sensing, ”   Applied  an d  Numerical  Har monic  Analysis ,   pp.   1 - 39 ,   2013 .   [12]   Chakra bort y ,   e t  al . ,   “ HAR POO N:  an  obfusca t io n - base d  SoC   de sign  m et ho dology   for  h ard ware   prote c ti on ,”   IE E E  Tr ansacti ons  on   Computer - Ai de d  Design  of  Inte grated  Circui ts   and  Syste ms ,  vol/ issue:  28 ( 10 ),  pp.   1493 - 1502 ,  2009 .    [13]   S.  Dupuis,  et   a l.,   “ A  novel   har dware   log ic   en cr y pt ion  te chn i que  fo r  thwar ti ng  i lleg al   over p rodu ct io n  and  Hardware  Troj ans , ”  2014   I EE E   20th Inte rn ati onal  On - Lin e T esti ng  Symposi um ( IOLTS ) ,   pp.   49 - 54 ,   2014 .   [14]   J .   Sun,  et   al.,   “ An  Im prove d  Publ ic   Ke y   En cr y ption  Algorit hm   B ase d  on  Ch eb y s hev  Pol y nom ia ls ,”  TEL KOMNIK A  Indone sian J our nal  of   Elec tric al   Engi ne ering ,   vol /i ss ue:   11(2) ,   pp .   864 - 870 ,  2013 .        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       A com pr essiv e  sensing  algorit hm for h ardwa re troja n detec ti on  (M.  Priy at ha ris hin i)   4043   [15]   X .  Guo,  et   al . ,   “ Key   T ec hnol ogie s  and  Applic a ti ons  o f  Secur e  Multi par t y   Com puta ti on ,”   TEL KOMNIKA   Indone sian J our nal  of   Elec tric al   Engi ne ering ,   vol /i ss ue:   11(7) ,   pp .   3774 - 3779 ,  201 3 .    [16]   R.   W .   Jarvis   and  M .   G.  McInt y r e ,   “ Split   m anuf acturi ng  m et hod  for  a dvanced  sem ic onduc tor  ci r cu it s ,”   U.S .   Patent  7, 195, 931 ,   Mar   2007       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS            M.   Pri y atharis hin i   is  an  assistant   profe ss or  in  the   d epa rtment  o f  El ectroni cs   an d  Comm u nic at io n  Engi ne eri ng  at   Am rit a  Vishw a  Vid y ap eetha m ,   Coim bat ore .   Sh e  recei ved  th e   M.T ec h .   degr ee  in  Embedde d  s y ste m   design  fro m   Am rit a  Univer sit y ,   Coim bat ore .   She  is  working  towar d  the   PhD   degr ee  in  the   E CE  Depa r tment,  Am rit a  Vishw a  Vid y apee tha m ,   Coim bat ore ,   In dia .   Her  res ea rc h   int er ests  include   har dware   Trojan   detec t ion in  in tegrat ed   circui ts, a nd  truste d   har dw are   d esign.     M.   Ni rm ala  De vi  is  a  prof essor  in  the   d epa r tment  of  Elec troni cs  and  Com m unic at ion  Eng ine er in g   at   Am rit a   Vishw a  Vid y apeet ha m ,   Coim bat or e ,   India .   Her  r ese a rch   intere st   incl udes   VLSI   Desi gn   and   Te sting ,   Com puta ti onal   Int e ll ige n ce,   Hardware   Secur i t y   and   Trust,   Evol vable   Hardware   and   RF   CMOS   Sy st em   Design .   She  has  publi shed  ar ound  55  pape rs  in  the   Int ern atio nal   Journals  and   Confer ences  in  her   field  of  exp ert ise .   She  has  serve d  as  the   re vie wer  for  r efe r ee d  in te rna ti on a l  conf ere n ce s  and   int ern ationa l  journa ls  which  inc lude   th e  follow ing;   Springer  Journal  of  the  Instit uti on   of  Engi ne ers  (Indi a):   Ser ie s  B,   Inde rscie n ce  In t.   Journa l  of  Inform at ion  an d  Com m unic at ion  Te chno log y .   Sh e  is  th e  r ecipie n t   of  th e  fol lowin g   awa rds - Marqu is  W ho’s  W ho  in   the   W orld -   201 1  and  2000   Outstandi ng  In t e l le c tua ls  of   the  21st  Cent ur y - 20 11 - Inte rna ti ona l   Biogra phi ca l   Ce nte r,  Cambridge ,   Eng la nd .   She  has  recei v ed  th e   fina n ci a l  gr ant   for  the  rese arch   proposal  from   D efe nc e  R ese ar ch &  Deve lopment O rga niz a ti on,   D el hi ,   Indi a.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.