| 大会名称 |
|---|
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| AS-3 |
| セッション名 |
| ハードウェアセキュリティ |
| 講演日 |
| 2017/3/25 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通講義棟南 502 |
| 講演番号 |
| AS-3-3 |
| タイトル |
| 実装方式の違いによるアービターPUFの機械学習攻撃耐性評価 |
| 著者名 |
| ◎野崎佑典, 吉川雅弥, |
| キーワード |
| PUF, 機械学習, FPGA, セキュリティ |
| 抄録 |
| リバースエンジニアリング技術の進歩に伴い，半導体の模造品被害が深刻化してきた．そこで模造品対策として，半導体製造時のばらつきを固有のIDとして利用するPUFが注目されている．本研究で対象とするアービターPUFは代表的なPUFの1つである．一方で，アービターPUFに対する機械学習攻撃の危険性が報告されている．機械学習攻撃ではPUFをモデル化することで，未知の入力に対する出力を予測することが出来る．今後のアービターPUFの安全性を検証する上で，様々な実装方式での機械学習攻撃に対する耐性を評価することは重要である．そこで本研究では，実装方式の違いによるアービターPUFの機械学習攻撃耐性について， FPGAを用いた評価実験により検証する． |
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