BUFIT : OUTIL D'INJECTION DE DÉFAUTS DYNAMIQUES À GRAIN FIN POUR LES TESTS DE GATE ARRAY PROGRAMMABLES SUR TERRAIN INTÉGRÉS
DOI :
https://doi.org/10.59277/RRST-EE.2024.69.3.8Mots-clés :
Réseaux prédiffusés programmables sur site (FPGA), Outil d'injection adaptative de fautes (AFI), Registre à décalage à rétroaction linéaire, Multiples bouleversements de bitsRésumé
L'injection de fautes (FI) est une méthode bien connue pour attaquer physiquement les systèmes embarqués, en particulier les FPGA et les microcontrôleurs avancés. Le système embarqué basé sur FPGA constitue une SRAM pour le stockage des données de configuration. La perturbation de plusieurs bits constitue une menace majeure pour les FPGA en raison de l'évolution technologique et des fichiers de bits d'application complexes. Les environnements spatiaux présentent en outre des menaces de rayonnement pour ces appareils. Cet article propose une modélisation des erreurs en rafale et un outil d'injection de défauts en rafale (BUFIT) pour résoudre ces problèmes. BUFIT a été proposé avec des circuits à grains fins et à grains grossiers. Une FI basée sur FPGA instrumentée intégrée est proposée pour injecter efficacement des MBU dans la mémoire de configuration avec un taux d'adaptation à l'espace afin d'estimer avec précision les erreurs logicielles. L'évaluation du BUFIT proposé sur le FPGA cible Kintex-7 pour diverses charges de travail basées sur OR 1200 est donnée pour analyser l'accélération de la technique proposée. Les résultats sur le processeur OR 1200 montrent que BUFIT est trois et deux ordres de grandeur plus rapide que les techniques DPR et SCFIT existantes. Il utilise seulement 0,4 % de surcharge CLB et a un impact négligeable sur les FF des SFPGA cibles.
Références
(1) A. Gangolli, Q.H. Mahmoud, A. Azim, A systematic review of fault injection attacks on IOT systems. Electron., 11, 13, p. 2023 (2022).
(2) Z. Gao, X. Liu, An overview on fault diagnosis, prognosis and resilient control for wind turbine systems, Processes, 9, 2, p. 300 (2021).
(3) M. Carminati, G. Scandurra, Impact and trends in embedding field programmable gate arrays and microcontrollers in scientific instrumentation, Rev. Sci. Instrum., 92, 9, p. 091501 (2021).
(4) A. Appathurai, P. Deepa, Design for reliability: A novel counter matrix code for FPGA based quality applications, 6th Asia Symposium on Quality Electronic Design (ASQED), pp. 56–61 (2015).
(5) L.A. Aranda, A. Sánchez-Macián, J.A. Maestro, ACME: A tool to improve configuration memory fault injection in SRAM-based FPGAs, IEEE Access, 7, pp.128153–128161 (2019).
(6) S. Medjmadj, D. Diallo, A. Arias, Mechanical sensor fault-tolerant controller in PMSM drive: experimental evaluation of observers and signal injection for position estimation. Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. Et Énerg., 66, 2, pp.77–83 (2021).
(7) A. Ahilan, P. Deepa, Modified decimal matrix codes in FPGA configuration memory for multiple bit upsets, International Conference on Computer Communication and Informatics, 10 (2015).
(8) T. Given-Wilson, N. Jafri, A. Legay, Combined software and hardware fault injection vulnerability detection. Innovations Syst. Software Eng., 16, pp. 101–120 (2020).
(9) S. Mandal, S. Sarkar, W.M. Ming, A. Chattopadhyay, A. Chakrabarti, Criticality aware soft error mitigation in the configuration memory of SRAM based FPGA, 32nd International Conference on VLSI Design and 18th International Conference on Embedded Systems (VLSID), pp. 257–262 (2019).
(10) A. Ramos, R.G. Toral, P. Reviriego, J.A. Maestro, An ALU protection methodology for soft processors on SRAM-based FPGAs, IEEE Trans. Comput., 68, 9, pp.1404–1410 (2019).
(11) R.V.W. Putra, M.A. Hanif, M. Shafique, Respawn: energy-efficient fault-tolerance for spiking neural networks considering unreliable memories. In 2021 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), pp. 1–9 (2021).
(12) I. Bentchikou, K. Halbaoui, F. Boudjema, D. Boukhetala, T. Abdelhalim, Alternative hybrid control of switched systems. An application to machine DC fed by multicellular converter, Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. Et Énerg., 67, 3, pp. 247–252 (2022).
(13) H. Metawie, M. Safar, M.W. El-Kharashi, An evaluation method for embedded software dependability using QEMU-based fault injection framework, 6th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS), pp. 548–555 (2022).
(14) L. Lanzieri, G. Martino, G. Fey, H. Schlarb, T.C. Schmidt, M. Wählisch, A Review of Techniques for Ageing Detection and Monitoring on Embedded Systems. arXiv preprint arXiv:2301.06804 (2023).
(15) L. Claudepierre, P.Y. Péneau, D. Hardy, E. Rohou, TRAITOR: a low-cost evaluation platform for multifault injection. In Proceedings of the 2021 International Symposium on Advanced Security on Software and Systems, pp. 51–56 (2021).
(16) J. Richter-Brockmann, P. Sasdrich, T. Guneysu, Revisiting fault adversary models-hardware faults in theory and practice, IEEE Trans. Comput. (2022).
(17) H. Liao, C. Gebotys, Methodology for em fault injection: Charge-based fault model, Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), pp. 256–259 (2019).
(18) J. Breier, M. Khairallah, X. Hou, Y. Liu, A countermeasure against statistical ineffective fault analysis, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 67, 12, pp. 3322–3326 (2020).
(19) F. Cerveira, I. Kocsis, R. Barbosa, H. Madeira, A. Pataricza, Exploratory data analysis of fault injection campaigns, IEEE International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS), pp. 191–202 (2018).
(20) A. Chatzidimitriou, G. Papadimitriou, C. Gavanas, G. Katsoridas, D. Gizopoulos, Multi-bit upsets vulnerability analysis of modern microprocessors, IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC), pp. 119–130 (2019).
(21) B.M. Kumar, J. Ragaventhiran, V. Neela, Hybrid optimization integrated intrusion detection system in WSN using ELMAN network, International Journal of Data Science and Artificial Intelligence, 02, 02, pp. 55–62 (2024).
(22) M. Anisha, V.A. Beenu, Double secure cloud medical data using Euclidean distance-based Okamoto Uchiyama homomorphic encryption, International Journal of System Design and Computing, 02, 01, pp. 1–7 (2024).
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