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J-GLOBAL ID：202002237972766414   整理番号：20A2071522

ハードウェア性能カウンタを用いたキャッシュベースサイドチャネル侵入検出器【JST・京大機械翻訳】

NIGHTs-WATCH a cache-based side-channel intrusion detector using hardware performance counters

著者 (6件)： Mushtaq Maria (University of South, Brittany, Lorient, France) ,  Akram Ayaz (Western Michigan University) ,  Bhatti Muhammad Khurram (Information Technology University, Lahore, Pakistan) ,  Chaudhry Maham (Information Technology University, Lahore, Pakistan) ,  Lapotre Vianney (University of South, Brittany, Lorient, France) ,  Gogniat Guy (University of South, Brittany, Lorient, France)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： HASP ’18  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,アクセス駆動キャッシュベースSide-Channel Attacks(SCA)用のNIGHTs-WATCHと呼ぶ新しい実行時間検出機構を提示した。それは多重機械学習モデルから成り,それは検出のためにハードウェア性能対からリアルタイムデータを使用する。著者らは,NIGHTs-WATCHの検出能力と有効性を実証するために,2つの最先端のSCA(Flush+Re負荷とFlush+Flush)を用いて実験を行い,実際のシステム負荷条件を用いて実験的評価を提供し,使用したモデルに対する検出精度,速度,システム全体性能オーバヘッドおよび混乱行列に関する結果を解析した。結果は,F+R攻撃に対して99.51%,99.50%,および99.44%の検出精度を示し,それぞれ,最大検出率で<2%の性能オーバーヘッド,すなわち,単一RSA暗号化ラウンドの1%完了以内であった。Flush+Flushの場合,結果は,負荷無し,平均負荷および全負荷条件に対して,それぞれ,99.97%,98.74%および95.20%検出精度を示し,最高検出率で<2%の性能オーバヘッド,すなわち,攻撃を完了するために必要な400AES暗号化ラウンドの12.5%完了以内であった。NIGHTs-WATCHは,可変システム負荷条件下でかなり高い検出効率を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  *ハードウェア ,  有効性 ,  検出効率 ,  カオス ,  機械学習 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 実行時間 ,  *侵入検知 ,  サイドチャネル攻撃 ,  オーバヘッド ,  検出率 ,  検出精度 ,  RSA暗号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 機械学習 ,  性能カウンタ ,  サイドチャネル攻撃

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  データ保護  (JD01020V) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハードウェア ,  カウンタ ,  侵入 ,  検出器