| 講演名 | 2018-03-02 選択的チャレンジを用いたフィードフォワードPUFに対する機械学習攻撃 野崎 佑典(名城大), 吉川 雅弥(名城大), |
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| 抄録(和) | 近年，物理的複製不可能関数（Physical Unclonable Function：PUF）に対する機械学習攻撃の脅威が報告されている．そのため，機械学習攻撃に耐性のあるPUFとして，フィードフォワードPUFやXORアービターPUF，Lightweight PUFなどのPUFが提案されている．また，今後のPUFの安全性について検討する上で，フィードフォワードPUFの機械学習攻撃に対する耐性評価を行うことは非常に重要である．本研究では，フィードフォワードPUFに対する新たな機械学習攻撃を提案する．提案手法では，選択的チャレンジを用いて階層的に機械学習攻撃を行う．そして，最終的にフィードフォワードPUFのレスポンスを推定する．さらに，評価実験により提案手法の有効性について検証する． |
| 抄録(英) | The dreadful of machine learning attack for physical unclonable functions (PUFs) has been reported. Therefore, PUFs with a resistance against machine learning attack, such as feed-forward PUF, XOR arbiter PUF, or lightweight PUF, have been proposed. Also, to consider the security of PUFs, the tamper resistance evaluation of the feed-forward PUF against the machine learning attack is very important. This study proposes a new machine learning attack for the feed-forward PUF. The proposed method performs the machine learning attack using selectable challenge sets. Then, the proposed method estimates the response of the feed-forward PUF. Moreover, several evaluation experiments verify the validity of the proposed method. |
| キーワード(和) | PUF / フィードフォワードPUF / 機械学習攻撃 / ハードウェアセキュリティ / 耐タンパ性 |
| キーワード(英) | PUF / Feed-Forward PUF / Machine Learning Attack / Hardware Security / Tamper Resistance |
| 資料番号 | VLD2017-128 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD / HWS |
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| 開催期間 | 2018/2/28(から3日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 越智 裕之(立命館大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Ochi(Ritsumeikan Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 峯岸 孝行(三菱電機) |
| 副委員長氏名（英） | Noriyuki Minegishi(Mitsubishi Electric) |
| 幹事氏名（和） | 永山 忍(広島市大) / 新田 高庸(NTTデバイスイノベーションセンタ) |
| 幹事氏名（英） | Shinobu Nagayama(Hiroshima City Univ.) / Koyo Nitta(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Hardware Security |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 選択的チャレンジを用いたフィードフォワードPUFに対する機械学習攻撃 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine Learning Attack Using Selectable Challenge Set for Feed-Forward PUF |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | PUF / PUF |
| キーワード(2)（和/英） | フィードフォワードPUF / Feed-Forward PUF |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習攻撃 / Machine Learning Attack |
| 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） | 耐タンパ性 / Tamper Resistance |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 野崎 佑典 / Yusuke Nozaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名城大学(略称：名城大) Meijo University(略称：Meijo Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉川 雅弥 / Masaya Yoshikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名城大学(略称：名城大) Meijo University(略称：Meijo Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-03-02 |
| 資料番号 | VLD2017-128 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | VLD-455 |
| ページ範囲 | pp.237-242(VLD), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |