层次式集成电路知识产权(IP)保护指纹方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61572269
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the increasing complexity of modern VLSI design, the gap between IC productivity and design capacity is becoming larger than ever before. To eliminate this gap, IP (Intellectual Property) reuse is concerned due to its efficiency and short time to market. However, the rampant piracy and infringement suffer both IP providers and IP users. IP Protection technology plays a crucial role to resist such illegal infringements. Fingerprinting technique dominates other IP protection techniques because it can not only protect the rights of IP owners, but also can trace the illegal users. Fingerprinting technique has been concerned by researchers due to its unique advantage. Based on the previous work, we combine optimization theory, IP design solving method and complex network theory, propose a novel constraint-propagation based fingerprinting method for IP protection. .The main contents of the research include: (1) research the optimization model of VLSI design, and extract the constraint hierarchy from it; (2) propose constraint-optimization based fingerprinting design solver model, and fingerprinting design distribution model; (3) propose the fingerprinting detection method applying at different design levels based on the complex network feature of the IP;(4) improve the probability of fingerprint propagation between VLSI design abstractions, and realize the hierarchical fingerprinting method for IP protection. .The proposed fingerprinting method not only guarantees the performance of IP design, but also enhances the security of the method. At the same time, it satisfies the huge demands of IP solution from the user. The hierarchical fingerprinting method can apply in the EDA design process transparently. The application of complex network theory and optimization theory shows a good paradigm in VLSI design.
集成电路的发展受知识产权(IP)盗版的制约使得IP保护技术成为当今研究热点。目前的IP保护指纹方法只集中在VLSI设计的单一层面,且存在跨层次检测困难、安全性不高等问题。本课题在IP保护的前期研究基础上,将最优化理论、IP设计求解、复杂网络理论结合在一起,提出基于约束传播的层次式IP保护指纹技术方法。主要研究内容包括:(1)研究VLSI设计的最优化模型,建立指纹保护的约束层次;(2)建立“约束综合-最优化”的指纹设计求解模型,以及抗共谋攻击能力的指纹设计分发模型;(3)基于IP设计的复杂网络特性,提出指纹的跨层次检测方法;(4)研究提高VLSI设计层次间的指纹传播方法,实现IP核的层次式指纹保护。提出的层次式指纹方法既能保证IP设计的性能,又能提高IP保护的安全性。层次式的指纹方法可透明地应用于VLSI的EDA设计流程,成果将为最优化理论及复杂网络理论在VLSI设计的应用提供借鉴。

结项摘要

半导体技术的巨大进步,促进了超大规模集成电路(VLSI)的飞速发展,知识产权(IP)盗版使得IP保护技术成为当今研究热点。目前的IP保护指纹方法只集中在VLSI设计的单一层面,且存在跨层次检测困难、安全性不高等问题。本课题在IP保护的前期研究基础上,将最优化理论、IP设计求解、复杂网络理论结合在一起,提出了基于约束传播的层次式IP保护指纹技术方法。课题在分析VLSI复杂网络特性的基础上,主要研究设计了VLSI设计的最优化模型,建立了指纹保护的约束层次;建立了“约束综合-最优化”的指纹设计求解模型,以及抗共谋攻击能力的指纹设计分发模型;基于IP设计的复杂网络特性,提出了指纹的跨层次检测方法;提出了提高VLSI设计层次间的指纹传播方法,实现IP核的层次式指纹保护。提出的层次式指纹方法既能保证IP设计的性能,又能提高IP保护的安全性。层次式的指纹方法可透明地应用于VLSI的EDA设计流程,成果将为最优化理论及复杂网络理论在VLSI设计的应用提供借鉴。项目执行期内,已在学术期刊及等国际会议发表及录用相关学术论文17篇,其中SCI收录7篇、EI收录4篇;授权发明专利2项,发明专利实申3项,软件著作权5项,受本项目资助培养研究生8名。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Using Using mapping entropy to identify node centrality in complex networks
使用映射熵来识别复杂网络中的节点中心性
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.02.009
  • 发表时间:
    2016-07-01
  • 期刊:
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Nie, Tingyuan;Guo, Zheng;Lu, Zhe-Ming
  • 通讯作者:
    Lu, Zhe-Ming
Robust texture classification based on hybrid features of complex networks
基于复杂网络混合特征的鲁棒纹理分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    ICIC Express Letters Part B: Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kun Zhao;Zheming Lu;Tingyuan Nie;Lijian Zhou;Zeju Wu
  • 通讯作者:
    Zeju Wu
Constraint Propagation in Physical Design of Circuit
电路物理设计中的约束传播
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IET Circuits Devices & Systems
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Tingyuan Nie;Jiuxu Gao;Lijian Zhou
  • 通讯作者:
    Lijian Zhou
基于复杂网络的FPGA IP核电路及其安全性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    信息网络安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    聂廷远;王培培;高久顼;吉爱国
  • 通讯作者:
    吉爱国
Palmprint Feature Extraction based on Multi-wavelet and Complex network
基于多小波和复杂网络的掌纹特征提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lijian Zhou;Chen Zhang;Kun Zhao;Zheming Lu;Tingyuan Nie
  • 通讯作者:
    Tingyuan Nie

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其他文献

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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