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J-GLOBAL ID：201402278210964428   整理番号：14A1020277

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

Tamper Resistance PUF ID based on Secret Sharing Schemes

著者 (2件)： 野崎佑典 (名城大 大学院理工学研究科) ,  吉川雅弥 (名城大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 125(MSS2014 1-50)  ページ： 225-230  発行年： 2014年07月02日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： *関数 ,  *セキュリティ ,  *機械学習 ,  コンピュータセキュリティ ,  分散化 ,  認証 ,  生産 ,  予測 ,  サポートベクトルマシン ,  *耐性 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： ID ,  攻撃【情報】 ,  生成 ,  秘密分散法 ,  *攻撃耐性

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

引用文献 (11件)：

• 木村 他,"その電子部品ホンモノですか?,"日経エレクトロニクスNo.1028,4月19日号,pp.29-50, April 2010.
• 藤野毅,古橋康太,汐崎充,"耐タンパLSI設計技術:模倣品防止のための物理複製不可能なデバイス,"信学技報,Vol. 111(352), ICD2011-102, pp.13-18, 2011.
• B.Gassend, D. E. Clarke, M. van Dijk, and S. Devadas,"Silicon physical random functions,"Proc. of the 18th Annual Computer Security Applications Conference, pp.148-160,2002.
• Jae W. Lee, D. Lim, B. Gassend, G. E. Suh, M. van Dijk, and S. Debadas,"A Technique to Build a SecretKey in Integrated Circuits for Identification andAuthentication Applications,"Proc. of the IEEE VLSI Circuits Symposium, pp.176-179,2004.
• D.Lim."Extracting Secret Keys from Integrated Circuits,"Msc thesis, MIT,2004.

タイトルに関連する用語 (4件)： 秘密分散法 ,  機械学習 ,  攻撃耐性 ,  手法