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Manipulierte Hardware Sabotierte Mikrochips erkennen

Von Julia Weiler* Lesedauer: 1 min

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HTV Halbleiter-Test & Vertriebs-GmbH
Ruhr-Universität Bochum Dezernat 8 Hochschulkommunikation
Für ihr Projekt haben die Forscher Tausende von mikroskopischen Aufnahmen von Mikrochips gemacht. Hier ist ein solcher Chip in einem goldenen Chipgehäuse zu sehen. Die untersuchte Chipfläche ist nur etwa zwei Quadratmillimeter groß.
Für ihr Projekt haben die Forscher Tausende von mikroskopischen Aufnahmen von Mikrochips gemacht. Hier ist ein solcher Chip in einem goldenen Chipgehäuse zu sehen. Die untersuchte Chipfläche ist nur etwa zwei Quadratmillimeter groß.
(Bild: RUB, Marquard)

Cyber-Angriffe erfolgen meist über das Verbreiten von Schadsoftware, die Hackern Zugriff auf Systeme gewähren soll. Doch auch durch Manipulation von Mikrochips – etwa beim Übertragen eines Chipdesigns vom Fabless-Entwickler zum Halbleiterhersteller – können Angreifer gezielt Schaden anrichten. „Es ist denkbar, dass in den Fabriken kurz vor der Produktion kleinste Veränderungen in die Designs eingefügt werden, die die Sicherheit der Chips außer Kraft setzen“, erklärt Dr. Steffen Becker vom Exzellenzcluster „Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries“ an der Ruhr-Uni Bochum (RUB). Über einen solchen Hardware-Trojaner könnten Angreifer im Extremfall auf Knopfdruck zum Beispiel Teile einer Telekommunikations-Infrastruktur lahmlegen.

Wie sich die mikroskopischen Manipulationen aufspüren lassen, zeigen Forscher der RUB und des Max-Planck-Instituts für Sicherheit und Privatsphäre (MPI-SP) in Bochum. Sie verglichen nachträglich veränderte IC-Baupläne mit elektronenmikroskopischen Bildern der echten Chips, die mit Prozessknoten von 28, 40, 65 und 90 nm gefertigt wurden, und ließen einen Algorithmus nach Unterschieden suchen. Auf diese Weise detektierten sie Abweichungen in 37 von 40 Fällen. Das Team der RUB und vom MPI musste die Chips zunächst chemisch und mechanisch präparieren, um dann mit einem Rasterelektronenmikroskop jeweils mehrere Tausend Bilder der untersten Chipebenen aufnehmen zu können. „Die Chipbilder und die Designpläne zu vergleichen war eine Herausforderung, weil wir die Daten zunächst präzise übereinanderlegen mussten“, erklärt Becker. Mithilfe von Bildverarbeitungsmethoden verglichen die Forscher Standardzelle für Standardzelle und suchten Abweichungen zwischen den Plänen und den mikroskopischen Aufnahmen der Chips. „Die Ergebnisse stimmen vorsichtig optimistisch“, resümiert Becker. Bei den Chipgrößen von 90, 65 und 40 Nanometern detektierte das Team alle Veränderungen zuverlässig. Lediglich bei dem kleinsten Chip von 28 Nanometern konnten die Forscher drei subtile Veränderungen nicht detektieren. Becker ist sicher: „Durch maschinelles Lernen könnte der Detektionsalgorithmus vermutlich so weit verbessert werden, dass er auch die Veränderungen auf den kleinsten Chips erkennen würde, die uns entgangen sind.“ (me)

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