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J-GLOBAL ID：201802270857597793   整理番号：18A1417128

MRO-PUF:リング発振器の瞬時出力を利用した機械学習攻撃に対する耐性を強化した物理的にクローン不可能な機能

MRO-PUF: Physically Unclonable Function with Enhanced Resistance against Machine Learning Attacks Utilizing Instantaneous Output of Ring Oscillator

著者 (3件)： HIROMOTO Masayuki (Department of Communications and Computer Engineering, Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  YOSHINAGA Motoki (Department of Communications and Computer Engineering, Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  SATO Takashi (Department of Communications and Computer Engineering, Graduate School of Informatics, Kyoto University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E101.A  号： 7  ページ： 1035-1044(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,機械学習攻撃に対する耐性を強化したリング発振器ベースの物理的にクローン不可能な機能(PUF)の新しいアーキテクチャMRO-PUFを提案した。ほとんどの既存のPUFは,伝播遅延を直接使用して応答を決定しているが,本提案のPUFは,リング発振器の瞬時出力値を応答として使用した。MRO-PUFの応答は,リング発振器の遅延が増加するにつれて非線形かつ不連続であるため,機械学習攻撃による応答の予測は困難である。シミュレーションによるMRO-PUFの性能評価により,アービターPUFや双安定リングPUFなど既存のものと比較して,支援ベクトルマシンを使用した機械学習攻撃に対して15倍の強力な耐性を実現した。また,MRO-PUFは,一意性と堅牢性の観点からPUFの基本性能の十分なレベルを達成した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *リング発振器 ,  *技術 ,  *行為 ,  *クローン ,  計算機アーキテクチャ ,  計算機シミュレーション ,  サポートベクトルマシン ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： アーキテクチャ ,  コンピュータシミュレーション ,  *機械学習技術 ,  *攻撃【情報】

著者キーワード (4件)： 物理的にクローン化できない関数(PUF) ,  チップ同定 ,  機械学習攻撃 ,  リング発振器

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機利用技術一般  (JE01000C)

引用文献 (25件)：

• [1] B. Gassend, D. Clarke, M. van Dijky, and S. Devadas, “Silicon physical random functions,” Proc. Computer and Communication Security Conference, pp.148-160, ACM, 2002. 10.1145/586131.586132
• [2] U. Rührmair, J. Sölter, F. Sehnke, X. Xu, A. Mahmoud, V. Stoyanova, G. Dror, and S. Devadas, “PUF modeling attacks on simulated and silicon data,” IEEE Trans. Inf. Forensics Security, vol.8, pp.1876-1891, Nov. 2013. 10.1109/tifs.2013.2279798
• [3] F. Ganji, S. Tajik, F. Fäbler, and J. Seifert, “Strong machine learning attack against PUFs with no mathematical model,” Proc. Cryptographic Hardware and Embedded Systems, pp.391-411, Springer Berlin Heidenberg, June 2016. 10.1007/978-3-662-53140-2_19
• [4] A. Vijayakumar, V.C. Patil, and C.B. Prado, “Machine learning resistant strong PUF: Possible or a pipe dream?,” Proc. International Symposium on Hardware Oriented Security and Trust, pp.19-24, IEEE, May 2016. 10.1109/hst.2016.7495550
• [5] J.W. Lee, D. Lim, B. Gassend, G.E. Suh, M. van Dijk, and S. Devadas, “A technique to build a secret key in integrated circuits for identification and authentication applications,” Digest of Technical Papers of Symposium on VLSI Circuits, pp.176-179, IEEE, 2004. 10.1109/vlsic.2004.1346548

タイトルに関連する用語 (8件)： リング発振器 ,  瞬時 ,  機械学習 ,  攻撃 ,  耐性 ,  強化 ,  物理 ,  クローン