2025年10月9日から10月10日に奈良県奈良市で開催された、The 26th Workshop on Synthesis And System Integration of Mixed Information technologies (SASIMI2025)において、M2の劉さんとM1の古池さんが研究成果を発表しました(発表は9日)。
Y. Liu, Y. Haruta, Y. Masuda, and T. Ishihara, “Equalizing QAM Waveform Distortion with Linear SVM Classifier and its Machine Learning Dataset Generation,” Proc. 26th Workshop on Synthesis And System Integration of Mixed Information technologies (SASIMI), pp. 66 – 71, Oct. 2025.
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Quadrature Amplitude Modulation（QAM）とは、通信において振幅と位相の両方を用いて情報を符号化する変調方式である。 QAM信号は光伝送プロセスなど、さまざまな要因により波形が歪む。本研究では、まずQAM通信におけるデータセット生成に焦点を当て、波形歪みの傾向を正確に学習することを目的とした。次に、事前に学習した歪み傾向に基づいて受信QAMシンボルを識別するサポートベクタマシン（SVM）分類器を用いた波形等化手法を提案した。 評価実験により、提案手法は既存モデルと比較して計算コストを80％削減しつつ、2種類のデータセットにおいてそれぞれ99.01％および99.51％の分類精度を達成できることを確認した。
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A. Koike, Y. Masuda, and T. Ishihara, “Enhancing Hardware Trojan Detection via ATPG-Based Transition Delay Fault Testing with Split Fault Lists,” Proc. 26th Workshop on Synthesis And System Integration of Mixed Information technologies (SASIMI), pp. 44 – 49, Oct. 2025.
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LSI（大規模集積回路）の高機能化に伴い、開発工程が分業化し、悪意ある第三者によるハードウェアトロイ（HT）挿入の危険性が指摘されている。HT は特定条件下で不正動作や情報漏洩を引き起こす小規模な不正回路であり、検出には高精度な手法が求められる。 本研究では、LSI 製造時に挿入される HT に着目し、回路の消費電力解析に基づきHTを検出するための自動テストパタン生成（ATPG）手法を提案する。提案手法では、HT回路の位置が不明な状況でも活性化を促進するパタンを生成し、さらに回路全体の不要なスイッチングを抑制することで、HTによる電力変化を際立たせる。
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