Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are known for their reprogrammability that allows for post-manufacture circuitry changes. Nowadays, they are integral to a variety of systems including high-security applications such as aerospace and military systems. However, this reprogrammability also introduces significant security challenges, as bitstream manipulation can directly alter hardware circuits. Malicious manipulations may lead to leakage of secret data and the implementation of hardware Trojans. In this paper, we present a comprehensive framework for manipulating bitstreams with minimal reverse engineering, thereby exposing the potential risks associated with inadequate bitstream protection. Our methodology does not require a complete understanding of proprietary bitstream formats or a fully reverse-engineered target design. Instead, it enables precise modifications by inserting pre-synthesized circuits into existing bitstreams. This novel approach is demonstrated through a semi-automated framework consisting of five steps: (1) partial bitstream reverse engineering, (2) designing the modification, (3) placing and (4) routing the modification into the existing circuit, and (5) merging of the modification with the original bitstream. We validate our framework through four practical case studies on the OpenTitan design synthesized for Xilinx 7-Series FPGAs. While current protections such as bitstream authentication and encryption often fall short, our work highlights and discusses the urgency of developing effective countermeasures. We recommend using FPGAs as trust anchors only when bitstream manipulation attacks can be reliably excluded.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

设计是对现有状的一种重新认识和打破重组的过程,设计让一切变得更美。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员