3、机器学习与数字信号处理协处理器的安全保障：从行为综合到生物识别技术

机器学习与数字信号处理协处理器的安全保障：从行为综合到生物识别技术

在当今科技飞速发展的时代，机器学习（ML）和数字信号处理（DSP）协处理器在各类电子系统中发挥着至关重要的作用。然而，这些协处理器在设计和制造过程中面临着诸多安全威胁，保障其安全性成为了亟待解决的问题。

1. ML和DSP协处理器面临的安全威胁

ML协处理器在设计和制造过程中存在多种安全隐患。不诚信的铸造厂可能会对GDS文件进行逆向工程，窃取ML协处理器的知识产权（IP）并非法出售以获取不正当收入，甚至可能欺诈性地声称拥有该IP的所有权。此外，铸造厂还可能违反制造条款，为谋取个人利益生产额外的芯片。IP经纪人也可能将质量不佳或假冒的ML协处理器出售给系统集成商，这些假冒的协处理器可能包含隐藏的特洛伊木马，或者无法达到预期的性能规格。

DSP协处理器同样面临着安全威胁，主要包括恶意设计者和铸造厂插入硬件特洛伊木马、SoC集成商或铸造厂对DSP核心进行盗版或克隆、竞争对手IP设计者进行仿冒，以及铸造厂或设计公司进行逆向工程攻击以窃取IP或插入恶意逻辑。

2. 行为综合在设计和保障ML协处理器安全中的作用

ML协处理器本质上具有高度的计算密集性，需要对大量数据集执行众多操作。而且，ML应用通常以算法或行为描述的形式存在，这使得行为综合过程能够轻松应用于生成ML协处理器的寄存器传输级（RTL）设计。

行为综合框架还便于将安全特性嵌入到ML协处理器设计中。通过在设计早期阶段（如行为综合阶段）嵌入安全机制，ML协处理器的设计可以更好地控制设计参数，以满足用户的约束条件。这是因为行为综合框架能够集成设计空间探索（DSE）过程，有助于探索低成本的安全解决方案。 </