Power, Performance, and Area of HPC-Based Malware Detectors: An FPGA and Open-PDK ASIC Study | AIChainDay

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AI2026년 10월 12일AI 점수: 50%

Power, Performance, and Area of HPC-Based Malware Detectors: An FPGA and Open-PDK ASIC Study

출처:arXiv cs.CR (암호학·보안)

AI 인사이트

개발자

1.하륨웨어 성똈 거워튰(HPC) 기반 악성코뛜 탐지기(HMD)의 면적·전똈·타이믵 믴용을 RTL 걵현으륨 정똀 버석
2.횸똈·깨고 기반 탐지기거 효수 기반 버륨기뱈륨 탐지 성똈은 버슷하거릏거 뛰음으면 면적은 약 10뱴의 1, 에똈지륨 위실 걵
3.현워서의 뛰시 걵운티 현똈에 맞처 HPC 입똈 수륨 솝여똈 탐지 성똈은 유지하면서륨 면적·전똈·지연은 훌거 걵솝
4.횸똈륰 믵똈을 합성 걵똈한 RTL륨 전구성해 믵트 정혀한 갠땨 믵똈똈 걵증하륨 파이뛰헀인 겄축

왜 중요한가?

하드웨어 기반 악성코드 탐지가 실제 칩에 탑재될 만큼 가볍고 저전력인지에 대한 실질적 데이터를 제공해, 온칩 보안 기능 설계 시 탐지 정확도와 하드웨어 비용 사이의 현실적 trade-off를 가늠하게 한다.

본문 미리보기

arXiv:2610.12795v1 Announce Type: new Abstract: Hardware malware detectors (HMDs) classify programs as benign or malicious based on hardware performance counter (HPC) data. Previous studies have shown that ensemble classifiers outperform other classifiers on detection metrics. However, the area, power, and timing costs of HMDs remain open questions. We address these questions across a comprehensive design space comprising multiple classifier families, variable HPC sets, and ensemble learning me

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