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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-04-26 10:55 ハードウェア実装された軽量暗号Midori64に対する深層学習技術を用いたプロファイリング攻撃 ○佐孝 心・黒田訓宏・福田悠太・吉田康太・藤野 毅（立命館大）  HWS2022-2 |
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| 抄録 | （和） | 軽量暗号の一つである Midori は、回路規模やリアルタイム性に優れ、かつ低消費電力な暗号として開発さ れている．軽量暗号は IoT 機器等への実装例が多いことから耐タンパ性の検証が非常に重要である．特に深層学習技 術をサイドチャネル攻撃に応用した深層学習サイドチャネル攻撃（DL-SCA）は，CPA やテンプレート攻撃といった 従来の攻撃よりも強力であることが報告されている．本研究では，Midori64 に対するプロファイリング DL-SCA を評 価した．従来の攻撃である CPA では最終ラウンドと 2 ラウンド目を対象とし 2 段階で攻撃を行っている．一方，本稿 では最終ラウンドと 1 ラウンド目を対象として攻撃を行う．最終ラウンドに対する攻撃では，DNN モデルを学習する 際に 1 種類のプロファイリング伴ではクラス欠損問題が発生するため，これを解決するために 16 種類の伴を用いた学 習が必要であることを指摘した．また，1 ラウンド目に対する攻撃では，従来の攻撃が対象としている 2 ラウンド目 ではなく 1 ラウンド目を攻撃対象とすることで DNN モデルが分類するクラス数を少なくできることを指摘した．実 験では FPGA 実装された Midori64 に対する DL-SCA を評価し，約 10,600 の攻撃波形ですべての部分伴が明らかにで きたことを報告する． |
| （英） | Midori is a lightweight cipher and it is developed to achieve superior circuit size, low latency, and low power consumption. It is very important to verify tamper resistance on lightweight ciphers since there are many IoT devices that equip these. Deep learning side-channel attacks (DL-SCAs) utilize deep neural networks (DNNs) to analyze side-channel information and it is reported that these achieve superior performance than conventional side-channel attacks (e.g., correlation power analysis (CPA), template attacks). In this work, we evaluated a profiling DL-SCA against Midori64 implemented in FPGA. A conventional CPA is focused on last and 2nd rounds of encryption process. On the other hand, our attack is focused on the last and 1st rounds. First, an adversary attacks against the last round and faces a class missing problem in the DNN training process. We indicated that it is necessary to use 16 kinds of keys to mitigate the problem and train the DNN model. Second, the adversary attacks against the 1st round. We claimed that the number of classes that the DNN classifies (complexity of the classification problem) was significantly reduced than the attack against the 2nd round. Our experimental result shows that the DL-SCA successfully revealed all the partial keys from 10,600 attack waveforms. | |
| キーワード | （和） | 軽量暗号 / Midori / DL-SCA / ハードウェアセキュリティ / / / / |
| （英） | Lightweight Cipher / Midori / DL-SCA / Hardware Security / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 11, HWS2022-2, pp. 7-12, 2022年4月. | |
| 資料番号 | HWS2022-2 | |
| 発行日 | 2022-04-19 (HWS) | |
| ISSN | 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 | HWS2022-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HWS |
| 開催期間 | 2022-04-26 - 2022-04-26 |
| 開催地（和） | 産業技術総合研究所 臨海副都心センター（別館） |
| 開催地（英） | AIST Tokyo Waterfront (Annex) |
| テーマ（和） | ハードウェアセキュリティ，一般 |
| テーマ（英） | Hardware Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HWS |
| 会議コード | 2022-04-HWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ハードウェア実装された軽量暗号Midori64に対する深層学習技術を用いたプロファイリング攻撃 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning Side-Channel Attacks against Hardware-Implemented Lightweight Cipher Midori64 |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 軽量暗号 / Lightweight Cipher |
| キーワード(2)（和/英） | Midori / Midori |
| キーワード(3)（和/英） | DL-SCA / DL-SCA |
| キーワード(4)（和/英） | ハードウェアセキュリティ / Hardware Security |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 佐孝 心 / Madoka Sako / サコウ マドカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒田 訓宏 / Kunihiro Kuroda / クロダ クニヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 悠太 / Yuta Fukuda / フクダ ユウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 康太 / Kota Yoshida / ヨシダ コウタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤野 毅 / Takeshi Fujino / フジノ タケシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-04-26 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HWS |
| 資料番号 | HWS2022-2 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.11 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-04-19 (HWS) |
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