| 講演名 | 2014-07-11 秘密分散法をベースとした機械学習攻撃耐性のあるPUFIDの生成手法(システムと信号処理及び一般) 野崎 佑典, 吉川 雅弥, |
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| 抄録(和) | 近年,電子部品の模造品被害が深刻化しており,その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Physical Unclonable Function (PUF)が注目されている. PUFは,回路パターンを全てコピーされた場合でも,その真贋判定を行うことができる.しかし,従来のPUFはモデル化による機械学習攻撃に対する脆弱性が指摘されている.そこで本研究では機械学習攻撃に耐性のあるPUFのIDの生成手法を提案する.提案手法は,秘密分散法をベースとすることでPUFのモデルとPUFのIDとの相関を無くす.シミュレーションを用いた評価実験において,従来手法に対するSVMによる機械学習攻撃では,学習数256で99%以上のPUFのIDの予測に成功した.一方で,提案手法に対する機械学習攻撃では, 4,800個の学習データを用いたとしても, PUFのIDの予測率は1%以下となり,提案手法は機械学習攻撃に対して,高い耐性があることを明らかにした. |
| 抄録(英) | In recently years, semiconductor counterfeiting has become a serious problem. To prevent the problem, Physical Unclonable Function (PUF) attracts attention. PUF which utilizes random characteristic patterns prevents counterfeiting. Even if all circuit patterns are duplicated, PUF can identify genuineness semiconductor. However, the conventional PUF is weak against machine learning attacks. This study proposes generating method of PUFID that has tamper resistance. The proposed method uses secret sharing schemes. It eliminates the correlation between PUFID and model of PUF. Simulation results by machine learning attacks using SVM show that the prediction ratio of the proposed method was less than 1%, while that of conventional one was more than 99%. The proposed method achieved higher tamper resistance than conventional one. |
| キーワード(和) | Physical Unclonable Function / セキュリティ / 機械学習攻撃 / 秘密分散法 |
| キーワード(英) | Physical Unclonable Function / security / machine learning attacks / secret sharing schemes |
| 資料番号 | CAS2014-42,VLD2014-51,SIP2014-63,MSS2014-42,SIS2014-42 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
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| 開催期間 | 2014/7/2(から1日開催) |
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| 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 | Signal Processing (SIP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 秘密分散法をベースとした機械学習攻撃耐性のあるPUFIDの生成手法(システムと信号処理及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tamper Resistance PUF ID based on Secret Sharing Schemes |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Physical Unclonable Function / Physical Unclonable Function |
| キーワード(2)（和/英） | セキュリティ / security |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習攻撃 / machine learning attacks |
| キーワード(4)（和/英） | 秘密分散法 / secret sharing schemes |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 野崎 佑典 / Yusuke Nozaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名城大学大学院理工学研究科情報工学専攻 Department of Information Engineering Graduate School of Science and Technology, Meijo University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉川 雅弥 / Masaya Yoshikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名城大学理工学部情報工学科 Department of Information Engineering Faculty of Science and Technology, Meijo University |
| 発表年月日 | 2014-07-11 |
| 資料番号 | CAS2014-42,VLD2014-51,SIP2014-63,MSS2014-42,SIS2014-42 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 124 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |