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J-GLOBAL ID：202202222770562831   整理番号：22A1154582

サイドチャネル解析における深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning on Side-Channel Analysis

著者 (10件)： Krcek Marina (Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Li Huimin (Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Paguada Servio (Digital Security Group, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands) ,  Paguada Servio (Ikerlan Technological Research Centre, Arrasate, Spain) ,  Rioja Unai (Digital Security Group, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands) ,  Rioja Unai (Ikerlan Technological Research Centre, Arrasate, Spain) ,  Wu Lichao (Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Perin Guilherme (Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Chmielewski Lukasz (Digital Security Group, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands) ,  Chmielewski Lukasz (Riscure, Delft, The Netherlands)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13049  ページ： 48-71  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この章は,側面チャネル解析(SCA)をプロファイリングするための深層学習の最近の応用の概要を提供する。プロファイル化SCAのための学習アルゴリズムとしての深層ニューラルネットワーク(主に多重層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワーク)の出現は,いくつかの新しい方向を開き,システムの異なるカテゴリーからのサイドチャネル漏洩の発生を探索する可能性を開く。これは,最先端の攻撃方法を持つとき,敵対者が感度情報を抽出できるかどうかを検証する設計者にとって特に重要である。深層学習は,プロファイル化SCAにおいていくつかの利点を提供する高速進化技術であり,研究コミュニティによって得る主要な方向と結果を要約した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： システム ,  特徴抽出 ,  コミュニティ ,  多層 ,  チャネル ,  *パーセプトロン ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 敵対者 ,  プロファイリング ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： チャネル ,  解析 ,  深層学習