A Fast Sequential Learning Technique for Real Circuits with Application to Enhancing ATPG Performance

This paper presents an efficient and novel method for sequential learning of implications, invalid states, and tied gates. It can handle real industrial circuits, with multiple clock domains and partial set/reset. The application of this method to improve the efficiency of sequential ATPG is also demonstrated by achieving higher fault coverages and lower test generation times

Quality and Quantity in Robustness-Checking Using Formal Techniques

Fault tolerance is one of the main challenges for future technology scaling to tolerate transient faults. Various techniques at design level are available to catch and handle transient faults, e.g., Triple Modular Redundancy. An important but missing step is to verify the implementation of those techniques since the implementation might be buggy itself. The thesis is focusing on formally verifying digital circuits with respect to fault-tolerant aspects. It considers transient faults and basically checks whether these faults can influence the output behavior of sequential circuits for any kind of scenarios. As a result the designer is pin-pointed directly to critical parts of the design and gets a prove about the absence of faulty behavior for non-critical parts. The focus of the verification is completeness with respect to the analysis. Three issues need to be adequately addressed: 1) cover all input stimuli, 2) all possible transient faults, and, 3) all possibly exponential long (wrt. to number of state bits) propagation paths. All three issues are addressed in different engines. A tool called RobuCheck has been implemented and evaluated on different academic benchmarks from ITC'99 and industrial benchmarks from IBM

Immunotronics - novel finite-state-machine architectures with built-in self-test using self-nonself differentiation

A novel approach to hardware fault tolerance is demonstrated that takes inspiration from the human immune system as a method of fault detection. The human immune system is a remarkable system of interacting cells and organs that protect the body from invasion and maintains reliable operation even in the presence of invading bacteria or viruses. This paper seeks to address the field of electronic hardware fault tolerance from an immunological perspective with the aim of showing how novel methods based upon the operation of the immune system can both complement and create new approaches to the development of fault detection mechanisms for reliable hardware systems. In particular, it is shown that by use of partial matching, as prevalent in biological systems, high fault coverage can be achieved with the added advantage of reducing memory requirements. The development of a generic finite-state-machine immunization procedure is discussed that allows any system that can be represented in such a manner to be "immunized" against the occurrence of faulty operation. This is demonstrated by the creation of an immunized decade counter that can detect the presence of faults in real tim

Runtime Monitoring for Dependable Hardware Design

Mit dem Voranschreiten der Technologieskalierung und der Globalisierung der Produktion von integrierten Schaltkreisen eröffnen sich eine Fülle von Schwachstellen bezüglich der Verlässlichkeit von Computerhardware. Jeder Mikrochip wird aufgrund von Produktionsschwankungen mit einem einzigartigen Charakter geboren, welcher sich durch seine Arbeitsbedingungen, Belastung und Umgebung in individueller Weise entwickelt. Daher sind deterministische Modelle, welche zur Entwurfszeit die Verlässlichkeit prognostizieren, nicht mehr ausreichend um Integrierte Schaltkreise mit Nanometertechnologie sinnvoll abbilden zu können. Der Bedarf einer Laufzeitanalyse des Zustandes steigt und mit ihm die notwendigen Maßnahmen zum Erhalt der Zuverlässigkeit. Transistoren sind anfällig für auslastungsbedingte Alterung, die die Laufzeit der Schaltung erhöht und mit ihr die Möglichkeit einer Fehlberechnung. Hinzu kommen spezielle Abläufe die das schnelle Altern des Chips befördern und somit seine zuverlässige Lebenszeit reduzieren. Zusätzlich können strahlungsbedingte Laufzeitfehler (Soft-Errors) des Chips abnormales Verhalten kritischer Systeme verursachen. Sowohl das Ausbreiten als auch das Maskieren dieser Fehler wiederum sind abhängig von der Arbeitslast des Systems. Fabrizierten Chips können ebenfalls vorsätzlich während der Produktion boshafte Schaltungen, sogenannte Hardwaretrojaner, hinzugefügt werden. Dies kompromittiert die Sicherheit des Chips. Da diese Art der Manipulation vor ihrer Aktivierung kaum zu erfassen ist, ist der Nachweis von Trojanern auf einem Chip direkt nach der Produktion extrem schwierig. Die Komplexität dieser Verlässlichkeitsprobleme machen ein einfaches Modellieren der Zuverlässigkeit und Gegenmaßnahmen ineffizient. Sie entsteht aufgrund verschiedener Quellen, eingeschlossen der Entwicklungsparameter (Technologie, Gerät, Schaltung und Architektur), der Herstellungsparameter, der Laufzeitauslastung und der Arbeitsumgebung. Dies motiviert das Erforschen von maschinellem Lernen und Laufzeitmethoden, welche potentiell mit dieser Komplexität arbeiten können. In dieser Arbeit stellen wir Lösungen vor, die in der Lage sind, eine verlässliche Ausführung von Computerhardware mit unterschiedlichem Laufzeitverhalten und Arbeitsbedingungen zu gewährleisten. Wir entwickelten Techniken des maschinellen Lernens um verschiedene Zuverlässigkeitseffekte zu modellieren, zu überwachen und auszugleichen. Verschiedene Lernmethoden werden genutzt, um günstige Überwachungspunkte zur Kontrolle der Arbeitsbelastung zu finden. Diese werden zusammen mit Zuverlässigkeitsmetriken, aufbauend auf Ausfallsicherheit und generellen Sicherheitsattributen, zum Erstellen von Vorhersagemodellen genutzt. Des Weiteren präsentieren wir eine kosten-optimierte Hardwaremonitorschaltung, welche die Überwachungspunkte zur Laufzeit auswertet. Im Gegensatz zum aktuellen Stand der Technik, welcher mikroarchitektonische Überwachungspunkte ausnutzt, evaluieren wir das Potential von Arbeitsbelastungscharakteristiken auf der Logikebene der zugrundeliegenden Hardware. Wir identifizieren verbesserte Features auf Logikebene um feingranulare Laufzeitüberwachung zu ermöglichen. Diese Logikanalyse wiederum hat verschiedene Stellschrauben um auf höhere Genauigkeit und niedrigeren Overhead zu optimieren. Wir untersuchten die Philosophie, Überwachungspunkte auf Logikebene mit Hilfe von Lernmethoden zu identifizieren und günstigen Monitore zu implementieren um eine adaptive Vorbeugung gegen statisches Altern, dynamisches Altern und strahlungsinduzierte Soft-Errors zu schaffen und zusätzlich die Aktivierung von Hardwaretrojanern zu erkennen. Diesbezüglich haben wir ein Vorhersagemodell entworfen, welches den Arbeitslasteinfluss auf alterungsbedingte Verschlechterungen des Chips mitverfolgt und dazu genutzt werden kann, dynamisch zur Laufzeit vorbeugende Techniken, wie Task-Mitigation, Spannungs- und Frequenzskalierung zu benutzen. Dieses Vorhersagemodell wurde in Software implementiert, welche verschiedene Arbeitslasten aufgrund ihrer Alterungswirkung einordnet. Um die Widerstandsfähigkeit gegenüber beschleunigter Alterung sicherzustellen, stellen wir eine Überwachungshardware vor, welche einen Teil der kritischen Flip-Flops beaufsichtigt, nach beschleunigter Alterung Ausschau hält und davor warnt, wenn ein zeitkritischer Pfad unter starker Alterungsbelastung steht. Wir geben die Implementierung einer Technik zum Reduzieren der durch das Ausführen spezifischer Subroutinen auftretenden Belastung von zeitkritischen Pfaden. Zusätzlich schlagen wir eine Technik zur Abschätzung von online Soft-Error-Schwachstellen von Speicherarrays und Logikkernen vor, welche auf der Überwachung einer kleinen Gruppe Flip-Flops des Entwurfs basiert. Des Weiteren haben wir eine Methode basierend auf Anomalieerkennung entwickelt, um Arbeitslastsignaturen von Hardwaretrojanern während deren Aktivierung zur Laufzeit zu erkennen und somit eine letzte Verteidigungslinie zu bilden. Basierend auf diesen Experimenten demonstriert diese Arbeit das Potential von fortgeschrittener Feature-Extraktion auf Logikebene und lernbasierter Vorhersage basierend auf Laufzeitdaten zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Harwareentwürfen

Advances in Logic Locking: Past, Present, and Prospects

Logic locking is a design concealment mechanism for protecting the IPs integrated into modern System-on-Chip (SoC) architectures from a wide range of hardware security threats at the IC manufacturing supply chain. Logic locking primarily helps the designer to protect the IPs against reverse engineering, IP piracy, overproduction, and unauthorized activation. For more than a decade, the research studies that carried out on this paradigm has been immense, in which the applicability, feasibility, and efficacy of the logic locking have been investigated, including metrics to assess the efficacy, impact of locking in different levels of abstraction, threat model definition, resiliency against physical attacks, tampering, and the application of machine learning. However, the security and strength of existing logic locking techniques have been constantly questioned by sophisticated logical and physical attacks that evolve in sophistication at the same rate as logic locking countermeasure approaches. By providing a comprehensive definition regarding the metrics, assumptions, and principles of logic locking, in this survey paper, we categorize the existing defenses and attacks to capture the most benefit from the logic locking techniques for IP protection, and illuminating the need for and giving direction to future research studies in this topic. This survey paper serves as a guide to quickly navigate and identify the state-of-the-art that should be considered and investigated for further studies on logic locking techniques, helping IP vendors, SoC designers, and researchers to be informed of the principles, fundamentals, and properties of logic locking

Enhancement and validation of a test technique for integrated circuits

This thesis focuses on a scan-based delay testing technique that was recently developed at ETS. This new approach, called Captureless Delay Testing (CDT), has been proposed as a technique that complements traditional methods of test, ensuring the integrated circuits will function at their proposed clock speed, further improving the test coverage of the particular type of test. Furthermore, CDT incorporates the use of sensors enabling the detection of the presence of transitions at strategic locations. The purpose of this project is to improve on certain aspects of this novel technique. At first, we analyze the delay distribution of the non-covered nodes by traditional methods of test, in order to develop the best way possible of placement of the CDT sensors. We present, using Perl Language, the ensemble of tools developed for this purpose. The end results obtained confirm that the paths that pass through the non-covered nodes are longer than those that traverse the covered ones. The difference between the two types of paths exceeds 20%) of the clock period when considering the shorter path delay values. Secondly, we propose a fially automated algorithm that enables, at the earliest stages of the test vectors generation process: 1) the identification of the non-covered nodes, 2) the identification of the placements of the CDT sensors at the inputs of the flip-flops for further improvement of the test coverage, and 3) the minimization of the number of sensors with regards to requirements. Our results indicate that when we apply CDT on top of transitionbased fault model we can improve the test coverage by 5%. Moreover, the algorithm of CDT sensors minimization allows a reduction of more than 85% the number of those sensors with a minimal test coverage loss, on average of 1.6%