Ευφυές Υπολογιστικό Σύστημα Για Την Ανίχνευση Ελαττωμάτων Και Ανωμαλιών Στην Ηλεκτρολογία

Abstract

Στις μέρες μας υπάρχει ανάγκη για ακόμη πιο εξελιγμένα κυκλώματα. Οι εταιρείες σχεδιασμού, προκειμένου να μειώσουν το λειτουργικό κόστος και να διευκολύνουν τη μαζική παραγωγή ολοκληρωμένων κυκλωμάτων, αναθέτουν την κατασκευή τους σε τρίτους. Η διαδικασία αυτή αυξάνει τον κίνδυνο επιθέσεων εισβολής με τη μορφή ιών υλικού, γνωστών και ως ιών δουρείου ίππου συσκευών. Οι ιοί αυτοί αποτελούν ένα σημαντικό πρόβλημα που έχει τη δυνατότητα να εξελιχθεί σε επιδημία τα επόμενα χρόνια, αποτελώντας σημαντική απειλή τόσο από τεχνολογική όσο και από κοινωνική άποψη.Η πλειονότητα των μελετών αφορά την ανάπτυξη αντιμέτρων κατά των ιών δουρείου ίππου συσκευών, για κυκλώματα συστοιχίας προγραμματιζόμενων πυλών πεδίου και συγκεκριμένα για το στάδιο μετά το πυρίτιο. Επίσης, υπάρχουν περιορισμένες πληροφορίες και δημοσιευμένες μελέτες για τα ολοκληρωμένα κυκλώματα ειδικής εφαρμογής και συγκεκριμένα για το στάδιο πριν από το πυρίτιο. Τα ολοκληρωμένα κυκλώματα ειδικής εφαρμογής αποτελούν πρόκληση λόγω της ποικιλίας των φάσεων σχεδιασμού που έχουν και ιδίως στο στάδιο πριν από το πυρίτιο, καθώς και λόγω της ανάγκης επαγγελματικών εργαλείων για το σχεδιασμό κάθε φάσης.Σε αυτή τη διατριβή μελετήσαμε διάφορες φάσεις για τη διαδικασία σχεδιασμού σε ολοκληρωμένα κυκλώματα ειδικής εφαρμογής και διαπιστώσαμε ότι υπάρχει γενική έλλειψη σε δεδομένα από δημόσια-ελεύθερα κυκλώματα καθώς ότι υπάρχει επίσης μεγάλο πρόβλημα ανισορροπίας μεταξύ μη μολυσμένων και μολυσμένων κυκλωμάτων. Χρησιμοποιήσαμε και σχεδιάσαμε όλα τα περιορισμένα κυκλώματα αναφοράς, για τη φάση επιπέδου πύλης των ολοκληρωμένων κυκλωμάτων ειδικής εφαρμογής, με ένα επαγγελματικό εργαλείο και εξήγαμε χαρακτηριστικά ανάλυσης εμβαδού, ισχύος και χρόνου. Αναπτύξαμε τα δικά μας μοντέλα ταξινόμησης μηχανικής μάθησης, με βάση αυτά τα περιορισμένα δεδομένα και παρατηρήσαμε ότι η έλλειψη δειγμάτων οδηγεί στην ανάπτυξη ανισόρροπων και μη ισχυρών μελετών ταξινόμησης που βασίζονται σε μηχανική μάθηση, για την αντιμετώπιση των ιών δουρείου ίππου συσκευών. Επιλύσαμε το πρόβλημα των περιορισμένων δεδομένων με την ανάπτυξη των δικών μας μοντέλων βαθιάς μάθησης - γενετικών αντιθετικών δικτύων, τα οποία ήταν σε θέση να συνθέσουν νέα παραγόμενα δεδομένα με βάση τα πραγματικά περιορισμένα δεδομένα μας. Τα γενετικά αντιθετικά δίκτυα είναι νέοι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιούνται στον τομέα της υπολογιστικής όρασης, για τη δημιουργία τεχνητών εικόνων. Ήταν η πρώτη φορά που χρησιμοποιήθηκαν γενετικά αντιθετικά δίκτυα σε αυτό το ερευνητικό πεδίο. Έτσι, με βάση τα νέα παραγόμενα δεδομένα μας αναπτύξαμε έναν ισχυρό ταξινομητή βασισμένο σε μηχανική μάθησης, ως αντίμετρο κατά των ιών δουρείου ίππου συσκευών για την φάση επιπέδου πυλών και τον συγκρίναμε με υπάρχουσες μεθόδους για αυτή την φάση. Τέλος, μετατρέψαμε το παραγωγικό μας μοντέλο σε ένα ελεύθερο εργαλείο προκειμένου να χρησιμοποιηθεί ως λύση για την αντιμετώπιση του περιορισμένου αριθμού δεδομένων