As an emerging role in new-generation on-chip communication, optical networks-on-chip (ONoCs) provide ultra-high bandwidth, low latency, and low power dissipation for data transfers. However, the thermo-optic effects of the photonic devices have a great impact on the operating performance and reliability of ONoCs, where the thermal-aware control with accurate measurements, e.g., thermal sensing, is typically applied to alleviate it. Besides, the temperature-sensitive ONoCs are prone to be attacked by the hardware Trojans (HTs) covertly embedded in the counterfeit integrated circuits (ICs) from the malicious third-party vendors, leading to performance degradation, denial-of-service (DoS), or even permanent damages. In this article, we focus on the tampering and snooping attacks during the thermal sensing via micro-ring resonator (MR) in ONoCs. Based on the provided workflow and attack model, a new structure of the anti-HT module is proposed to verify and protect the obtained data from the thermal sensor for attacks in its optical sampling and electronic transmission processes. In addition, we present the detection scheme based on the spiking neural networks (SNNs) to implement an accurate classification of the network security statuses for further high-level control. Evaluation results indicate that, with less than 1% extra area of a tile, our approach can significantly enhance the hardware security of thermal sensing for ONoC with trivial costs of up to 8.73%, 5.32%, and 6.14% in average latency, execution time, and energy consumption, respectively.

中文翻译：

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通过光学 NoC 中的微环谐振器对热传感硬件木马的攻击缓解

作为新一代片上通信中的新兴角色，片上光网络 (ONoC) 为数据传输提供了超高带宽、低延迟和低功耗。然而，光子器件的热光效应对 ONoC 的运行性能和可靠性有很大影响，其中通常应用具有精确测量的热感知控制（例如热传感）来缓解它。此外，对温度敏感的 ONoC 容易受到恶意第三方厂商的假冒集成电路 (IC) 中隐藏的硬件木马 (HT) 的攻击，导致性能下降、拒绝服务 (DoS) ，甚至永久损坏。在本文中，我们重点关注通过 ONoC 中的微环谐振器 (MR) 进行热传感期间的篡改和窥探攻击。基于提供的工作流程和攻击模型，提出了一种新的抗HT模块结构，以验证和保护从热传感器获得的数据，以防其光学采样和电子传输过程中的攻击。此外，我们提出了基于脉冲神经网络（SNN）的检测方案，以实现对网络安全状态的准确分类，以进行进一步的高级控制。评估结果表明，在瓷砖的额外面积不到 1% 的情况下，我们的方法可以显着提高 ONoC 热传感的硬件安全性，平均延迟、执行时间成本分别高达 8.73%、5.32% 和 6.14% ，和能源消耗，分别。提出了一种新的抗HT模块结构，以验证和保护从热传感器获得的数据，以防止其光学采样和电子传输过程中的攻击。此外，我们提出了基于脉冲神经网络（SNN）的检测方案，以实现对网络安全状态的准确分类，以进行进一步的高级控制。评估结果表明，在瓷砖的额外面积不到 1% 的情况下，我们的方法可以显着提高 ONoC 热传感的硬件安全性，平均延迟、执行时间成本分别高达 8.73%、5.32% 和 6.14% ，和能源消耗，分别。提出了一种新的抗HT模块结构，以验证和保护从热传感器获得的数据，以防止其光学采样和电子传输过程中的攻击。此外，我们提出了基于脉冲神经网络（SNN）的检测方案，以实现对网络安全状态的准确分类，以进行进一步的高级控制。评估结果表明，在瓷砖的额外面积不到 1% 的情况下，我们的方法可以显着提高 ONoC 热传感的硬件安全性，平均延迟、执行时间成本分别高达 8.73%、5.32% 和 6.14% ，和能源消耗，分别。我们提出了基于尖峰神经网络（SNN）的检测方案，以实现对网络安全状态的准确分类，以进行进一步的高级控制。评估结果表明，在瓷砖的额外面积不到 1% 的情况下，我们的方法可以显着提高 ONoC 热传感的硬件安全性，平均延迟、执行时间成本分别高达 8.73%、5.32% 和 6.14% ，和能源消耗，分别。我们提出了基于尖峰神经网络（SNN）的检测方案，以实现对网络安全状态的准确分类，以进行进一步的高级控制。评估结果表明，在瓷砖的额外面积不到 1% 的情况下，我们的方法可以显着提高 ONoC 热传感的硬件安全性，平均延迟、执行时间成本分别高达 8.73%、5.32% 和 6.14% ，和能源消耗，分别。