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J-GLOBAL ID：202302288435773925   整理番号：23A2301252

漏洩波形のSN比を用いた深層学習サイドチャネル攻撃耐性評価コストの削減

Tolerance Evaluation Cost Reduction of Deep-Learning-Based Side-Channel Attack Using Signal-to-Noise Ratio of Leakage Traces

著者 (4件)： 坂上達哉 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  日室雅貴 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  五百旗頭健吾 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  豊田啓孝 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 123  号： 129(ISEC2023 14-53)  ページ： 19-24 (WEB ONLY)  発行年： 2023年07月17日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 暗号回路から漏洩する物理的挙動を解析し,暗号を解読するサイド...

シソーラス用語： *機械学習 ,...
準シソーラス用語： *サイドチャネル攻撃 ,...

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分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (10件)：

• P. Kocher, J. Jaffe, and B. Jun, “Differential Power Analysis,” in Advances in Cryptology CRYPTO’99, vol.1666, pp.388-397, Springer-Verlag, Dec. 1999.
• S. Chari, C. Jutla, J. Rao, and P. Rohatgi, “Towards Sound Approaches to Counteract Power-Analysis Attacks,” in Advances in Cryptology CRYPTRO’ 99, vol. 1666, pp. 398-412, Aug. 1999.
• E. Brier, C. Clavier, and F. Olivier,“Correlation Power Analysis with a Leakage Model,” in Proc.Cryptographic Hardware and Embedded Systems, Chap.2, Springer, Berlin, Heidelberg, 2007.
• G. Hospodar, B. Gierlichs, E. D. Mulder, I. Verbauwhede, J. Vandewalle,“Machine learning in side-channel analysis: a first study,” Journal of Cryptographic Engineering, 1(4), pp. 293-302, Oct. 2011.
• F. Hu, H. Wang, and J, Wang, “Multi-Leak Deep-Learning Side-Channel Analysis,” IEEE Access, pp. 22610-22621, 2022.

タイトルに関連する用語 (6件)： 漏洩波 ,  SN比 ,  深層学習 ,  サイドチャネル攻撃 ,  耐性 ,  評価