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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-01 15:45
PUFを用いた個体識別システムにおける機械学習攻撃に対する脆弱性の評価
飯塚知希東大)・小笠原泰弘片下敏宏堀 洋平産総研)・粟野皓光阪大)・池田 誠東大VLD2018-133 HWS2018-96
抄録 (和) 個体認証システムに向けたPUFの中でも特に機械学習攻撃に耐性が高いとされるDouble-Arbiter PUF及びPL-PUFに対し,end-to-endの深層ニューラルネットワークを用いた攻撃手法を提案する.提案手法を用いることにより,Double-Arbiter PUFでは先行研究を21.1%上回る精度で未知のレスポンスを予測できた.PL-PUFでは予測するレスポンスbit及び発振周期数により予測精度が異なることを明らかにした.
また実験結果を踏まえ,機械学習技術による攻撃に対する認証システムの脆弱性について,環境変動の影響を考慮して考察した. 
(英) Double-Arbiter PUF (DAPUF) and PL-PUF are known to be highly resistant to machine learning attacks.
In this paper, we proposed a deep neural network-based modeling attack for DAPUF and PL-PUF.
Proposed network successfully predicts unknown responses of DAPUF with probability 21.1% higher than the conventional method. Furthermore, we presented that prediction rate of PL-PUF depends on the response bit to be predicted and number of oscillation cycles.
Based on experimental results, we examined the vulnerability of the authentication systems for machine learning attacks considering the environmental variation.
キーワード (和) PUF / ハードウェアセキュリティ / 深層ニューラルネットワーク / 機械学習攻撃 / モデリング攻撃 / / /  
(英) PUF / hardware security / deep neural network / machine learning attack / modeling attack / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 458, HWS2018-96, pp. 237-242, 2019年2月.
資料番号 HWS2018-96 
発行日 2019-02-20 (VLD, HWS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード VLD2018-133 HWS2018-96

研究会情報
研究会 HWS VLD  
開催期間 2019-02-27 - 2019-03-02 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) Okinawa Ken Seinen Kaikan 
テーマ(和) システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 
テーマ(英) Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HWS 
会議コード 2019-02-HWS-VLD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) PUFを用いた個体識別システムにおける機械学習攻撃に対する脆弱性の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On Machine Learning Attack Tolerance for PUF-based Device Authentication System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) PUF / PUF  
キーワード(2)(和/英) ハードウェアセキュリティ / hardware security  
キーワード(3)(和/英) 深層ニューラルネットワーク / deep neural network  
キーワード(4)(和/英) 機械学習攻撃 / machine learning attack  
キーワード(5)(和/英) モデリング攻撃 / modeling attack  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 飯塚 知希 / Tomoki Iizuka / イイヅカ トモキ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小笠原 泰弘 / Yasuhiro Ogasahara / オガサワラ ヤスヒロ
第2著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 片下 敏宏 / Toshihiro Katashita / カタシタ トシヒロ
第3著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀 洋平 / Yohei Hori / ホリ ヨウヘイ
第4著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 粟野 皓光 / Hiromitsu Awano / アワノ ヒロミツ
第5著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 池田 誠 / Makoto Ikeda / イケダ マコト
第6著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者
発表日時 2019-03-01 15:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 HWS 
資料番号 IEICE-VLD2018-133,IEICE-HWS2018-96 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.457(VLD), no.458(HWS) 
ページ範囲 pp.237-242 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-VLD-2019-02-20,IEICE-HWS-2019-02-20 


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