AttackGNN: 使用强化学习在硬件安全中对 GNN 进行红队攻击

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究通过针对硬件安全中的基于图神经网络技术的攻击，提出了 AttackGNN 方法，并通过生成对抗性示例，即电路，来欺骗这些技术。通过攻击，成功地生成了能欺骗所有测试电路的对抗电路，包括知识产权盗版、硬件木马侦测 / 定位、电路逆向工程和硬件混淆等四类硬件安全问题。

本研究提出了图神经网络的链路窃取攻击，介绍了三个威胁模型和八种攻击方法。实验表明攻击有效，揭示了GNN模型输出的训练图结构信息，证明黑盒条件下可窃取私密数据。

图神经网络 威胁模型 强化学习 攻击方法 私密数据 链路窃取攻击
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