文献

J-GLOBAL ID：202102237231678517   整理番号：21A0228482

LBIST-PUF:効率的な挑戦-応答ペア収集と機械学習攻撃耐性改善に向けたLBIST方式【JST・京大機械翻訳】

LBIST-PUF: An LBIST Scheme Towards Efficient Challenge-Response Pairs Collection and Machine-Learning Attack Tolerance Improvement

著者 (3件)： Shintani Michihiro (Nara Institute of Science and Technology (NAIST),Graduate School of Science and Technology,Ikoma,Nara,Japan,630-0192) ,  Mino Tomoki (Nara Institute of Science and Technology (NAIST),Graduate School of Science and Technology,Ikoma,Nara,Japan,630-0192) ,  Inoue Michiko (Nara Institute of Science and Technology (NAIST),Graduate School of Science and Technology,Ikoma,Nara,Japan,630-0192)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ATS  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 応答が物理的に非クローニング関数(PUF)から得られる,チャレンジ応答対(CRP)を用いたデバイス同定は,集積回路(IC)の偽造に対する有望な対策である。安全なデバイス同定を達成するために,多数のCRPが製造者によって収集され,それによって測定コストが増加した。本論文では,生産試験中のCRPを効率的に収集するために,論理ビルトイン自己テスト(LBIST)回路を採用した新しい方式を提案した。その結果,CRP収集には追加測定が必要ではなかった。さらに,提案技法は,LBIST回路を通しての課題と応答の間の複雑な関係のため,機械学習(ML)攻撃を対抗できる。概念実証実装を通して,フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を用いて,PUF性能をLBIST回路によって生成されたテストパターンによって評価できることを示した。さらに,サポートベクトルマシン(SVM)とランダムフォレスト(RF)を用いたML攻撃による脆弱性は,PUFのナイーブ使用に比べて2倍以上低下した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 集積回路 ,  テストパターン ,  生産者 ,  製造試験 ,  FPGA ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  クローニング ,  ランダムフォレスト ,  侵入耐性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 応答 ,  収集 ,  機械学習 ,  攻撃耐性