131 research outputs found

    Ingress of threshold voltage-triggered hardware trojan in the modern FPGA fabric–detection methodology and mitigation

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    The ageing phenomenon of negative bias temperature instability (NBTI) continues to challenge the dynamic thermal management of modern FPGAs. Increased transistor density leads to thermal accumulation and propagates higher and non-uniform temperature variations across the FPGA. This aggravates the impact of NBTI on key PMOS transistor parameters such as threshold voltage and drain current. Where it ages the transistors, with a successive reduction in FPGA lifetime and reliability, it also challenges its security. The ingress of threshold voltage-triggered hardware Trojan, a stealthy and malicious electronic circuit, in the modern FPGA, is one such potential threat that could exploit NBTI and severely affect its performance. The development of an effective and efficient countermeasure against it is, therefore, highly critical. Accordingly, we present a comprehensive FPGA security scheme, comprising novel elements of hardware Trojan infection, detection, and mitigation, to protect FPGA applications against the hardware Trojan. Built around the threat model of a naval warship’s integrated self-protection system (ISPS), we propose a threshold voltage-triggered hardware Trojan that operates in a threshold voltage region of 0.45V to 0.998V, consuming ultra-low power (10.5nW), and remaining stealthy with an area overhead as low as 1.5% for a 28 nm technology node. The hardware Trojan detection sub-scheme provides a unique lightweight threshold voltage-aware sensor with a detection sensitivity of 0.251mV/nA. With fixed and dynamic ring oscillator-based sensor segments, the precise measurement of frequency and delay variations in response to shifts in the threshold voltage of a PMOS transistor is also proposed. Finally, the FPGA security scheme is reinforced with an online transistor dynamic scaling (OTDS) to mitigate the impact of hardware Trojan through run-time tolerant circuitry capable of identifying critical gates with worst-case drain current degradation

    NEGATIVE BIAS TEMPERATURE INSTABILITY STUDIES FOR ANALOG SOC CIRCUITS

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    Negative Bias Temperature Instability (NBTI) is one of the recent reliability issues in sub threshold CMOS circuits. NBTI effect on analog circuits, which require matched device pairs and mismatches, will cause circuit failure. This work is to assess the NBTI effect considering the voltage and the temperature variations. It also provides a working knowledge of NBTI awareness to the circuit design community for reliable design of the SOC analog circuit. There have been numerous studies to date on the NBTI effect to analog circuits. However, other researchers did not study the implication of NBTI stress on analog circuits utilizing bandgap reference circuit. The reliability performance of all matched pair circuits, particularly the bandgap reference, is at the mercy of aging differential. Reliability simulation is mandatory to obtain realistic risk evaluation for circuit design reliability qualification. It is applicable to all circuit aging problems covering both analog and digital. Failure rate varies as a function of voltage and temperature. It is shown that PMOS is the reliabilitysusceptible device and NBTI is the most vital failure mechanism for analog circuit in sub-micrometer CMOS technology. This study provides a complete reliability simulation analysis of the on-die Thermal Sensor and the Digital Analog Converter (DAC) circuits and analyzes the effect of NBTI using reliability simulation tool. In order to check out the robustness of the NBTI-induced SOC circuit design, a bum-in experiment was conducted on the DAC circuits. The NBTI degradation observed in the reliability simulation analysis has given a clue that under a severe stress condition, a massive voltage threshold mismatch of beyond the 2mV limit was recorded. Bum-in experimental result on DAC proves the reliability sensitivity of NBTI to the DAC circuitry

    Low Cost NBTI Degradation Detection and Masking Approaches

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    Performance degradation of integrated circuits due to aging effects, such as Negative Bias Temperature Instability (NBTI), is becoming a great concern for current and future CMOS technology. In this paper, we propose two monitoring and masking approaches that detect late transitions due to NBTI degradation in the combinational part of critical data paths and guarantee the correctness of the provided output data by adapting the clock frequency. Compared to recently proposed alternative solutions, one of our approaches (denoted as Low Area and Power (LAP) approach) requires lower area overhead and lower, or comparable, power consumption, while exhibiting the same impact on system performance, while the other proposed approach (denoted as High Performance (HP) approach) allows us to reduce the impact on system performance, at the cost of some increase in area and power consumption

    Ageing and embedded instrument monitoring of analogue/mixed-signal IPS

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    Temperature and voltage measurement for field test using an Aging-Tolerant monitor

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    Measuring temperature and voltage (T&V) in a current VLSI is very important in guaranteeing its reliability, because a large variation of temperature or voltage in field will reduce a delay margin and makes the chip behavior unreliable. This paper proposes a novel method of T&V measurement, which can be used for variety of applications, such as field test, online test, or hot-spot monitoring. The method counts frequencies of more than one ring oscillator (RO), which composes an aging-tolerant monitor. Then, the T&V are derived from the frequencies using a multiple regression analysis. To improve the accuracy of measurement, three techniques of an optimal selection of RO types, their calibration, and hierarchical calculation are newly introduced. In order to make sure the proposed method, circuit simulation in 180-, 90-, and 45-nm CMOS technologies is performed. In the 180-nm CMOS technology, the temperature accuracy is within 0.99 °C, and the voltage accuracy is within 4.17 mV. Furthermore, some experimental results using fabricated test chips with 180-nm CMOS technology confirm its feasibility

    An online wear state monitoring methodology for off-the-shelf embedded processors

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    Sensor de performance para células de memória CMOS

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    Vivemos hoje em dia tempos em que quase tudo tem um pequeno componente eletrónico e por sua vez esse componente precisa de uma memória para guardar as suas instruções. Dentro dos vários tipos de memórias, as Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) são as que mais utilização têm nos circuitos integrados e, com o avançar da tecnologia a ficar cada vez com uma escala mais reduzida, faz com que os problemas de performance e fiabilidade sejam uma constante. Efeitos como o BTI (Bias Thermal Instability), TDDB (Time Dependent Dielectric Breakdown), HCI (Hot Carrier Injection), EM (Electromigration), ao longo do tempo vão deteriorando os parâmetros físicos dos transístores de efeito de campo (MOSFET), mudando as suas propriedades elétricas. Associado ao efeito de BTI podemos ter o efeito PBTI (Positive BTI), que afeta mais os transístores NMOS, e o efeito NBTI (Negative BTI), que afeta mais os transístores PMOS. Se para nanotecnologias até 32 nanómetros o efeito NBTI é dominante, para tecnologias mais baixas os 2 efeitos são igualmente importantes. Porém, existem ainda outras variações no desempenho que podem colocar em causa o bom funcionamento dos circuitos, como as variações de processo (P), tensão (V) e temperatura (T), ou considerando todas estas variações, e de uma forma genérica, PVTA (Process, Voltage, Temperature and Aging). Tendo como base as células de memória de acesso aleatório (RAM, Random Access Memory), em particular as memórias estáticas (SRAM, Static Random Access Memory) e dinâmicas (DRAM, Dynamic Random Access Memory) que possuem tempos de leitura e escrita precisos, estas ficam bastante expostas ao envelhecimento dos seus componentes e, consecutivamente, acontece um decréscimo na sua performance, resultando em transições mais lentas, que por sua vez fará com que existam leituras e escritas mais lentas e poderão ocorrer erros nessas leituras e escritas . Para além destes fenómenos, temos também o facto de a margem de sinal ruido (SNM - Static Noise Margin) diminuir, fazendo com que a fiabilidade da memória seja colocada em causa. O envelhecimento das memórias CMOS traduz-se, portanto, na ocorrência de erros nas memórias ao longo do tempo, o que é indesejável, especialmente em sistemas críticos onde a ocorrência de um erro ou uma falha na memória pode significar por em risco sistemas de elevada importância e fundamentais (por exemplo, em sistemas de segurança, um erro pode desencadear um conjunto de ações não desejadas). Anteriormente já foram apresentadas algumas soluções para esta monitorização dos erros de uma memória, disponíveis na literatura, como é o caso do sensor de envelhecimento embebido no circuito OCAS (On-Chip Aging Sensor), que permite detetar envelhecimento numa SRAM provocado pelo envelhecimento por NBTI. Contudo este sensor demonstra algumas limitações, pois apenas se aplica a um conjunto de células SRAM conectadas a uma bit line, não sendo aplicado individualmente a outras células de memória como uma DRAM e não contemplando o efeito PBTI. Outra solução apresentada anteriormente é o Sensor de Envelhecimento para Células de Memória CMOS que demonstra alguma evolução em relação ao sensor OCAS. Contudo, ainda tem limitações, como é o caso de estar bastante dependente do sincronismo com a memória e não permitir qualquer tipo de calibração do sistema ao longo do seu funcionamento. O trabalho apresentado nesta dissertação resolve muitos dos problemas existentes nos trabalhos anteriores. Isto é, apresenta-se um sensor de performance para memórias capaz de reconhecer quando é que a memória pode estar na eminência de falhar, devido a fatores que afetam o desempenho da memória nas operações de escrita e leitura. Ou seja, sinaliza de forma preditiva as falhas. Este sensor está dividido em três grandes partes, como a seguir se descreve. O Transistion Detector é uma delas, que funciona como um “conversor” das transições na bit line da memória para o sensor, criando pulsos de duração proporcional à duração da transição na bit line, sendo que uma transição rápida resulta em pulsos curtos e uma transição lenta resulta em pulsos longos. Esta parte do circuito apresenta 2 tipos de configurações para o caso de ser aplicado numa SRAM, sendo que uma das configurações é para as memórias SRAM inicializadas a VDD, e a segunda configuração para memórias SRAM inicializadas a VDD/2. É também apresentada uma terceira configuração para o caso de o detetor ser aplicado numa DRAM. O funcionamento do detetor de transições está baseado num conjunto de inversores desequilibrados (ou seja, com capacidades de condução diferentes entre o transístor N e P no inversor), criando assim inversores do tipo N (com o transístor N mais condutivo que o P) e inversores do tipo P (com o transístor P mais condutivo que o N) que respondem de forma diferente às transições de 1 para 0 e vice-versa. Estas diferenças serão cruciais para a criação do pulso final que entrará no Pulse Detetor. Este segundo bloco do sensor é responsável por carregar um condensador com uma tensão proporcional ao tempo que a bit line levou a transitar. É nesta parte que se apresenta uma caraterística nova e importante, quando comparado com as soluções já existentes, que é a capacidade do sensor poder ser calibrado. Para isso, é utilizado um conjunto de transístores para carregar o condensador durante o impulso gerado no detetor de transições, que permitem aumentar ou diminuir a resistência de carga do condensador, ficando este com mais ou menos tensão (a tensão proporcional ao tempo da transição da bit line) a ser usada na Comparação seguinte. O terceiro grande bloco deste sensor é resumidamente um bloco comparador, que compara a tensão guardada no condensador com uma tensão de referência disponível no sensor e definida durante o projeto. Este comparador tem a função de identificar qual destas 2 tensões é a mais alta (a do condensador, que é proporcional ao tempo de transição da bit line, ou a tensão de referência) e fazer com a mesma seja “disparada” para VDD, sendo que a tensão mais baixa será colocada a VSS. Desta forma é sinalizado se a transição que está a ser avaliada deve ser considerada um erro ou não. Para controlar todo o processo, o sensor tem na sua base de funcionamento um controlador (uma máquina de estados finita composta por 3 estados). O primeiro estado do controlador é o estado de Reset, que faz com que todos os pontos do circuito estejam com as tenções necessárias ao início de funcionamento do mesmo. O segundo estado é o Sample, que fica a aguardar uma transição na bit line para ser validada pelo sensor e fazer com que o mesmo avance para o terceiro estado, que é o de Compare, onde ativa o comparador do sensor e coloca no exterior o resultado dessa comparação. Assim, se for detetado uma transição demasiado lenta na bit line, que é um sinal de erro, o mesmo será sinalizado para o exterior activando o sinal de saída. Caso o sensor não detete nenhum erro nas transições, o sinal de saída não é activado. O sensor tem a capacidade de funcionar em modo on-line, ou seja, não é preciso desligar o circuito de memória do seu funcionamento normal para poder ser testado. Para além disso, pode ainda ser utilizado internamente na memória, como sensor local (monitorizando as células reais de memória), ou externamente, como sensor global, caso seja colocado a monitorizar uma célula de memória fictícia.Within the several types of memories, the Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) are the most used in the integrated circuits and, as technology advances and becomes increasingly smaller in scale, it makes performance and reliability a constant problem. Effects such as BTI (Bias Thermal Instability), the positive (PBTI - Positive BTI) and the negative (NBTI - Negative BTI), TDDB (Time Dependent Dielectric Breakdown), HCI (Hot Carrier Injection), EM (Electromigration), etc., are aging effects that contribute to a cumulatively degradation of the transistors. Moreover, other parametric variations may also jeopardize the proper functioning of circuits and contribute to reduce circuits’ performance, such as process variations (P), power-supply voltage variations (V) and temperature variations (T), or considering all these variations, and in a generic way, PVTA (Process, Voltage, Temperature and Aging). The Sensor proposed in this paper aims to signalize these problems so that the user knows when the memory operation may be compromised. The sensor is made up of three important parts, the Transition Detector, the Pulse Detector and the Comparator, creating a sensor that converts bit line transition created in a memory operation (read or write) into a pulse and a voltage, that can be compared with a reference voltage available in the sensor. If the reference voltage is higher than the voltage proportional to the bit line transition time, the sensor output is not activated; but if the bit line transition time is high enough to generate a voltage higher than the reference voltage in the sensor, the sensor output signalizes a predictive error, denoting that the memory performance is in a critical state that may lead to an error if corrective measures are not taken. One important feature in this sensor topology is that it can be calibrated during operation, by controlling sensor’s sensibility to the bit line transition. Another important feature is that it can be applied locally, to monitor the online operation of the memory, or globally, by monitoring a dummy memory in pre-defined conditions. Moreover, it can be applied to SRAM or DRAM, being the first online sensor available for DRAM memories

    Degradation in FPGAs: Monitoring, Modeling and Mitigation

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    This dissertation targets the transistor aging degradation as well as the associated thermal challenges in FPGAs (since there is an exponential relation between aging and chip temperature). The main objectives are to perform experimentation, analysis and device-level model abstraction for modeling the degradation in FPGAs, then to monitor the FPGA to keep track of aging rates and ultimately to propose an aging-aware FPGA design flow to mitigate the aging
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