TrojanForge सुदृढ़न सीखने के साथ प्रतिद्वंद्वी हार्डवेयर ट्रोजनों का निर्माण

# TrojanForge: रिइन्फोर्समेंट लर्निंग द्वारा प्रतिकूल हार्डवेयर ट्रोजन उदाहरण

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आधुनिक और जटिल सप्लाई-चेन में हार्डवेयर सुरक्षा एक गम्भीर चुनौती बनी हुई है। जब से अर्ध-चालक (सेमी-कण्डक्टर) डिज़ाइन को बड़े पैमाने पर थर्ड-पार्टी फ़ैब्रिकेशन हाउसों में आउट-सोर्स किया जाने लगा है, एकीकृत परिपथों (ICs) में हार्डवेयर ट्रोजन (HT) जोड़े जाने का जोखिम कई गुना बढ़ गया है। इस ब्लॉग-पोस्ट में हम TrojanForge — एक ऐसा फ़्रेमवर्क — का विस्तृत अध्ययन करेंगे जो रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) का उपयोग कर प्रतिकूल (adversarial) हार्डवेयर ट्रोजन उदाहरण तैयार करता है, जो मौजूदा डिटेक्शन प्रणालियों को चकमा दे सकते हैं। डिज़ाइन उद्देश्यों, तकनीकी आधार और प्रयोगात्मक नतीजों से लेकर शुरुआती परिचय एवं उन्नत चर्चा (adversarial training तथा नेट-लिस्ट प्रूनिंग) तक, यह लेख आपको TrojanForge की तकनीकी पहलों की चरण-दर-चरण यात्रा कराता है।

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## विषय-अनुक्रम

1. [परिचय](#परिचय)  
2. [पृष्ठभूमि एवं सम्बन्धित कार्य](#पृष्ठभूमि-एवं-सम्बन्धित-कार्य)  
   2.1 [हार्डवेयर ट्रोजन इन्सर्शन टूल्स](#ht-इन्सर्शन-टूल्स)  
   2.2 [हार्डवेयर ट्रोजन डिटेक्शन टूल्स](#ht-डिटेक्शन-टूल्स)  
3. [TrojanForge फ़्रेमवर्क](#trojanforge-फ़्रेमवर्क)  
   3.1 [रेअर-नेट प्रूनिंग](#रेअर-नेट-प्रूनिंग)  
   &emsp;3.1.1 [फ़ंक्शनल प्रूनिंग](#फ़ंक्शनल-प्रूनिंग)  
   &emsp;3.1.2 [स्ट्रक्चरल प्रूनिंग](#स्ट्रक्चरल-प्रूनिंग)  
   3.2 [एडवर्सैरियल ट्रेनिंग](#एडवर्सैरियल-ट्रेनिंग)  
   3.3 [विशेष मामला: असंगत ट्रिगर्स](#असंगत-ट्रिगर्स)  
4. [प्रयोगात्मक परिणाम](#प्रयोगात्मक-परिणाम)  
   4.1 [जैकार्ड समानता सूचकांक (JSI) व ट्रिगर संगतता](#jaccard-समानता-सूचकांक-jsi-व-ट्रिगर-संगतता)  
   4.2 [TrojanForge में HT इन्सर्शन](#trojanforge-में-ht-इन्सर्शन)  
5. [निष्कर्ष](#निष्कर्ष)  
6. [व्यावहारिक उदाहरण और कोड नमूने](#व्यावहारिक-उदाहरण-और-कोड-नमूने)  
7. [सन्दर्भ](#सन्दर्भ)  

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## परिचय <a name="परिचय"></a>

हार्डवेयर ट्रोजन (HT) अर्ध-चालक उद्योग के लिए एक सतत खतरा बन चुके हैं। परम्परागत रूप से, डिफेन्डर और अटैकर के बीच HT का पता लगाने तथा उन्हें छिपाने की होड़ चलती रही है। TrojanForge एक नवीनतम दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जिसमें Reinforcement Learning (RL) का उपयोग GAN-सदृश (Generative Adversarial Network) लूप के रूप में किया जाता है। RL-एजेंट ऐसी नेट-लिस्टों में HT प्रविष्ट करता है ताकि वे उन्नत डिटेक्टरों से बच निकलें।

TrojanForge की मूल आत्मा स्वतः HT इन्सर्शन को स्वचालित व ऑप्टिमाइज़ करने की क्षमता में निहित है। फ़्रेमवर्क सम्भावित ट्रिगर नेट चुनता है, उन्हें फ़ंक्शनल एवं स्ट्रक्चरल प्रूनिंग द्वारा छाँटता है और फिर डिटेक्टरों के साथ अन्तःक्रिया कर सीखते हुए इन्सर्शन को लगातार सुधारता रहता है। यह अनुकूली प्रकिया न केवल वर्तमान डिटेक्शन विधियों की कमज़ोरियों को उजागर करती है बल्कि HT की स्टेल्थ-नेस (गोपनीयता) को समझने में हमारी सूझ-बूझ बढ़ाती है।

आगे के अनुभागों में हम HT बेंचमार्क की सीमाएँ, HT इन्सर्शन व डिटेक्शन के अत्याधुनिक टूल्स तथा TrojanForge के आन्तरिक घटकों की विस्तृत चर्चा करेंगे।

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## पृष्ठभूमि एवं सम्बन्धित कार्य <a name="पृष्ठभूमि-एवं-सम्बन्धित-कार्य"></a>

### HT इन्सर्शन टूल्स <a name="ht-इन्सर्शन-टूल्स"></a>

इतिहास में [TrustHub](https://www.trust-hub.org/) जैसे बेंचमार्क HT अनुसंधान को प्रारम्भिक डेटा-सेट प्रदान करते रहे हैं, परन्तु इनकी कुछ प्रमुख सीमाएँ हैं — 

- **सीमित स्केल व विविधता:** प्रशिक्षण तथा परीक्षण हेतु परिपथों की संख्या कम है।  
- **मानवीय पक्षपात:** मैन्युअल इन्सर्शन में डिज़ाइन की पूर्वधारणाएँ सम्मिलित होती हैं।  
- **सिन्थेसिस-पूर्व व पश्चात भिन्नताएँ:** सिन्थेसिस से पहले-बाद की नेट-लिस्ट भिन्न हो सकती हैं, जिससे HT अव्यावहारिक हो जाते हैं।  

इन चुनौतियों को पार करने के लिए विभिन्न स्वचालित टूल प्रस्तावित किये गये:

- **Cruz इत्यादि (2018):** यूज़र-परिभाषित पैरामीटर के आधार पर स्वतः HT जनरेट करने वाला टूल।  
- **Sarihi इत्यादि (2022):** RL-एजेंट आधारित प्रणाली जो पुरस्कार (reward) को HT के सक्रिय होने से जोड़ती है।  
- **Gohil इत्यादि (2022a):** ATTRITION नामक RL-टूल, जो “संगत” ट्रिगर-नेट सेट का आकार बढ़ाने पर एजेंट को इनाम देता है।  

इन प्रयासों ने HT अध्ययन को आगे बढ़ाया, परंतु मशीन-लर्निंग में एडवर्सैरियल उदाहरणों की अवधारणा ने RL-आधारित प्रतिकूल HT निर्माण को जन्म दिया, जैसा कि TrojanForge में देखा गया।

### HT डिटेक्शन टूल्स <a name="ht-डिटेक्शन-टूल्स"></a>

डिटेक्शन क्षेत्र ने भी समानांतर प्रगति की है:

- **फ़ीचर-आधारित तरीक़े:** संरचनात्मक या व्यवहारिक फ़ीचर निकालकर ML-मॉडलों से विसंगतियाँ ढूँढना।  
- **ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क (GNN):** नेट-लिस्ट के ग्राफ़-स्वरूप का लाभ उठाना।  
- **एडवर्सैरियल मज़बूती:** जानबूझकर प्रतिकूल उदाहरण बनाकर डिटेक्टर की सहनशीलता जाँचना (जैसे Nozawa इत्यादि, 2021)।  

TrojanForge का महत्व इस तथ्य में है कि यह GAN-प्रेरित एडवर्सैरियल ट्रेनिंग लूप अपनाता है, जहाँ HT इन्सर्शन एजेंट (GAN के जेनरेटर जैसा) लगातार ऐसे परिवर्तन सीखता है जो डिटेक्टरों से बच निकलें।

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## TrojanForge फ़्रेमवर्क <a name="trojanforge-फ़्रेमवर्क"></a>

TrojanForge का उद्देश्य ऐसे प्रतिकूल HT उदाहरण उत्पन्न करना है जिन्हें मौजूदा डिटेक्टर पकड़ न पाएँ। इसके प्रमुख अवयव हैं — रेअर-नेट प्रूनिंग, एडवर्सैरियल ट्रेनिंग और ट्रिगर संगतता पर आधारित रिवॉर्ड प्रणाली।

### रेअर-नेट प्रूनिंग <a name="रेअर-नेट-प्रूनिंग"></a>

रेअर नेट वे संकेत (signals) होते हैं जो सामान्य परिचालन में शायद ही सक्रिय हों; इन्हें ट्रिगर बनाने पर HT का पता लगना कठिन हो सकता है। पर सभी रेअर-नेट उपयोगी नहीं होते, इसलिए TrojanForge दो-स्तरीय प्रूनिंग अपनाता है।

#### फ़ंक्शनल प्रूनिंग <a name="फ़ंक्शनल-प्रूनिंग"></a>

इस चरण में जाँचा जाता है कि किसी नेट को ट्रिगर बनाने से परिपथ के सामान्य व्यवहार पर असर न पड़े।

- **संवेदनशीलता विश्लेषण:** नेट किस प्रसंग में और कितनी बार सक्रिय होता है, इसका मूल्यांकन।  
- **एक्टिवेशन परीक्षण:** सिमुलेशन वेक्टर चला कर ट्रिगर परिवर्तन से फ़ंक्शनल परिवर्तन की जाँच।  

*Python कोड (सरल उदाहरण): फ़ंक्शनल प्रूनिंग*

```python
import numpy as np

def simulate_signal_activity(netlist, test_vectors):
    """
    सिमुलेशन चला कर प्रत्येक नेट की सक्रियता गिनता है।
    """
    activation_counts = {net: 0 for net in netlist['nets']}
    for vector in test_vectors:
        simulation_results = run_simulation(netlist, vector)
        for net, value in simulation_results.items():
            if value == 1:          # नेट हाई है
                activation_counts[net] += 1
    return activation_counts

def filter_rare_nets(activation_counts, threshold=5):
    """
    उन नेट्स का चयन करता है जिनकी सक्रियता थ्रेसहोल्ड से कम है।
    """
    return [net for net, count in activation_counts.items() if count < threshold]

# डमी फ़ंक्शन
def run_simulation(netlist, vector):
    return {net: np.random.choice([0, 1]) for net in netlist['nets']}

netlist = {'nets': ['net1', 'net2', 'net3', 'net4']}
test_vectors = [np.random.randint(0, 2, size=4) for _ in range(100)]
activation_counts = simulate_signal_activity(netlist, test_vectors)
rare_nets = filter_rare_nets(activation_counts, threshold=10)
print("संभावित रेअर नेट्स:", rare_nets)

स्ट्रक्चरल प्रूनिंग

यह सुनिश्चित करता है कि चयनित नेट परिपथ की टोपोलॉजी से मेल खाएँ और संरचनात्मक अनियमितता न लाएँ।

ग्राफ़ विश्लेषण: कनेक्टिविटी, नोड-सेंट्रलिटी आदि।
रेडन्डेंसी जाँच: ऐसे रेअर-नेट हटाना जिनसे लाभ कम और जोखिम ज़्यादा हो।

एडवर्सैरियल ट्रेनिंग

प्रूनिंग के बाद RL-एजेंट डिटेक्टर के साथ “GAN-जैसे” लूप में इंटरेक्ट करता है।

रिवॉर्ड सिग्नल: जब HT डिटेक्शन से बचता है तो इनाम मिलता है; साथ ही ट्रिगर संगतता, पेलोड की स्टेल्थ-नेस आदि शामिल।
पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन: एजेंट समय के साथ विविध इन्सर्शन रणनीतियाँ सीखता है।
डिटेक्टर अपडेट: कुछ सेट-अप में डिटेक्टर भी अपडेट होता है, जिससे यथार्थ-सदृश शस्त्र-प्रतिरोधी माहौल बनता है।

विशेष मामला: असंगत ट्रिगर्स

रेअर-नेट चयन के बाद भी सम्भव है कि वे एक साथ सक्रिय न हो सकें।

ट्रिगर संगतता विश्लेषण: सांख्यिकीय व ग्राफ़-आधारित मेट्रिक (जैसे JSI) से जाँच।
फ़ॉल-बैक रणनीति: यदि वर्तमान चयन असंगत हो, तो RL-एजेंट वैकल्पिक नेट चुनता है।

प्रयोगात्मक परिणाम

जैकार्ड समानता सूचकांक (JSI) व ट्रिगर संगतता

JSI ट्रिगर नेट-सेट के ओवरलैप को मापता है; उच्च JSI का अर्थ, नेट्स अक्सर साथ सक्रिय होते हैं।

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    return intersection / union if union else 0

net1_activation = set([1, 2, 3, 7, 8])
net2_activation = set([2, 3, 4, 8, 9])
print("JSI:", jaccard_similarity(net1_activation, net2_activation))

उच्च संगतता वाले नेट-कॉम्बिनेशन चुने जाने से HT ट्रिगरिंग की सफलता दर बढ़ी।

TrojanForge में HT इन्सर्शन

अधिक सफलता दर: अधिकांश डिटेक्टरों को चकमा देने में सफल।
पेलोड चयन का प्रभाव: न्यूनतम कार्यात्मक गड़बड़ी वाला पेलोड ज़्यादा स्टेल्थी निकला।
अनुकूली सीखने की क्षमता: डिटेक्टर के बदलने पर एजेंट ने शीघ्र ही रणनीति बदली।

निष्कर्ष

TrojanForge ने RL व एडवर्सैरियल दृष्टिकोण को जोड़कर HT इन्सर्शन के क्षेत्र में उल्लेखनीय उन्नति दिखाई है।

मुख्य योगदान:

स्वचालित HT इन्सर्शन
फ़ंक्शनल + स्ट्रक्चरल प्रूनिंग का एकीकरण
GAN-प्रेरित एडवर्सैरियल लूप
पेलोड प्रभाव व ट्रिगर संगतता पर गहन इनसाइट

जैसे-जैसे उद्योग जटिल होता जायेगा, TrojanForge जैसे टूल हमें मज़बूत एवं अनुकूली डिटेक्शन प्रणाली विकसित करने के लिए प्रेरित करेंगे।

व्यावहारिक उदाहरण और कोड नमूने

Bash से नेट-लिस्ट स्कैन करना

#!/bin/bash
# नेट-लिस्ट फ़ाइल में रेअर नेट खोजने हेतु

NETLIST_FILE="my_circuit.v"

grep -oP 'wire\s+\K\w+' "$NETLIST_FILE" | sort | uniq -c | sort -nk1 > net_counts.txt

THRESHOLD=5
echo "उम्मीदवार रेअर नेट्स (आवृत्ति <$THRESHOLD):"
awk -v thresh="$THRESHOLD" '$1 < thresh {print $2 " : " $1 " बार"}' net_counts.txt

Python से आउटपुट पार्स करना

import matplotlib.pyplot as plt

def load_net_counts(filename):
    nets = {}
    with open(filename) as f:
        for line in f:
            count, net, *_ = line.split()
            nets[net] = int(count)
    return nets

def plot_net_distribution(nets):
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.bar(nets.keys(), nets.values(), color='skyblue')
    plt.xlabel('नेट नाम')
    plt.ylabel('आवृत्ति')
    plt.title('नेट-आवृत्ति वितरण')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    counts = load_net_counts("net_counts.txt")
    print("लोडेड डेटा:", counts)
    plot_net_distribution(counts)

सरल RL वातावरण बनाना (gym)

import gym
from gym import spaces
import numpy as np

class NetlistTrojanEnv(gym.Env):
    """
    नेट-लिस्ट में HT इन्सर्शन का सरल वातावरण।
    """
    def __init__(self, num_nets=10):
        super().__init__()
        self.num_nets = num_nets
        self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1,
                                            shape=(num_nets,), dtype=np.float32)
        self.action_space = spaces.Discrete(num_nets)
        self.state = np.random.rand(num_nets)

    def step(self, action):
        self.state[action] = 1.0          # ट्रिगर एक्टिव
        reward = 10 if self.state[action] < 0.5 else -5
        done = np.sum(self.state) > self.num_nets * 0.9
        return self.state, reward, done, {}

    def reset(self):
        self.state = np.random.rand(self.num_nets)
        return self.state

    def render(self, mode='human'):
        print("वर्तमान नेट सक्रियता:", self.state)

if __name__ == "__main__":
    env = NetlistTrojanEnv()
    state = env.reset()
    for _ in range(20):
        action = env.action_space.sample()
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        print(f"क्रिया: नेट {action} संशोधित, इनाम: {reward}")
        env.render()
        if done:
            print("एपिसोड समाप्त!")
            break

सन्दर्भ

TrustHub – हार्डवेयर ट्रोजन बेंचमार्क रिपॉज़िटरी
Bhunia, S. & Tehranipoor, M. (2018). Hardware Security.
Xing, et al. (2023). Fabless Semiconductor Business Model.
Krieg, [वर्ष]. TrustHub बेंचमार्क विश्लेषण.
Cruz, et al. (2018). स्वचालित HT जनरेशन टूल.
Sarihi, A., et al. (2022). RL आधारित HT इन्सर्शन.
Nozawa, et al. (2021). एडवर्सैरियल उदाहरण HT डिटेक्शन पर.
Pandit, et al. (2011). JSI हार्डवेयर सुरक्षा अनुप्रयोग.
Gohil, et al. (2022a). ATTRITION: RL-आधारित HT टूल.
Gohil, et al. (2024). AttackGNN: GNN-आधारित HT डिटेक्टर पर हमले.

यह समग्र गाइड आपको रिइन्फोर्समेंट लर्निंग द्वारा प्रतिकूल हार्डवेयर ट्रोजन इन्सर्शन की अवधारणाएँ व व्यावहारिक उदाहरण प्रदान करता है। आशा है कि यह जानकारी अकादमिक और औद्योगिक—दोनों फ़ील्ड में आपकी शोध-यात्रा को सशक्त बनाएगी।

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