Vertrauenswürdige Elektronik 2022
„Vertrauenswürdig?“
VE-ARiS – „Alberich“. Machine-Learning-basierte Vorhersage der Kopierbarkeit von ASICs
Georg Gläser, Projekt VE-VIDES (Block I: Vertrauenswürdigkeit durch eindeutige Indentifizierbarkeit)
Florian Kögler, Projekt VE-ARiS. (Block II: Methoden und Verfahren zur Verschleierung und zum Schutz vor Reverse Engineering)
Wir zeigen erste Einblicke in die laufenden Arbeiten im Projekt VIDES (Block I: Vertrauenswürdigkeit durch eindeutige Indentifizierbarkeit) und im Projekt ARiS (Block II: Methoden und Verfahren zur Verschleierung und zum Schutz vor Reverse Engineering).
In ARiS arbeiten wir an einem Kopierschutz für integrierte Schaltungen, um das Know-how von Partnern zu sichern. In VIDES forschen wir an innovativen Chip-Architekturen, Modellierungs- und Verifikationsmethoden für vertrauenswürdige Elektronik und einen besseren Schutz vor Hackerangriffen.
Mit den beiden Projekten bauen wir unser Dienstleistungsangebot zur Entwicklung von integrierten Schaltungen und für IC-Entwurfsmethoden aus.
Zugehörige Inhalte
Pressemitteilung,
Zuverlässige und schnellere Chip-Designs durch invasive und parametrische Simulationsmethoden
Dissertation zu neuen Methoden für die Automatisierung beim Entwurf integrierter Schaltungen
Pressemitteilung,
Elektronischer Knowhow-Schutz für innovative Sensorsysteme
iC-Haus, IMMS und Wachendorff starten BMBF-Verbundprojekt VE-ARiS
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Dienstleistung
IC-Entwurfsmethoden
Wir entwickeln für Ihre System-on-Chip- und FPGA-Entwürfe neue KI-basierte Methoden und Werkzeuge, um die steigende Komplexität integrierter Systeme zu beherrschen und damit die Leistungsfähigkeit weiter zu steigern.
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Integrierte Schaltungen
Wir entwickeln und realisieren für Sie anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) in CMOS-, BiCMOS- und SOI-Technologien. Wir realisieren fehlerfreie ASICs mit unseren Erstentwürfen.
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Wir forschen daran, den Entwicklungsprozess von integrierten Sensorsystemen mit KI sicher und kostengünstiger zu machen. KI kann die Entwickler im Prozess unterstützen, Fehler zu vermeiden und informelles Wissen automatisiert anzuwenden.
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