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J-GLOBAL ID：202202291501704139   整理番号：22A0482056

IoTセキュリティのための電圧オーバスケーリングに基づく軽量認証【JST・京大機械翻訳】

Voltage Over-Scaling-Based Lightweight Authentication for IoT Security

著者 (5件)： Zhang Jiliang (College of Semiconductors (College of Integrated Circuits), Hunan University, Changsha, China) ,  Shen Chaoqun (College of Semiconductors (College of Integrated Circuits), Hunan University, Changsha, China) ,  Su Haihan (College of Semiconductors (College of Integrated Circuits), Hunan University, Changsha, China) ,  Arafin Md Tanvir (Electrical and Computer Engineering Department, Morgan State University, Baltimore, MD, USA) ,  Qu Gang (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Maryland, College Park, MD, USA)
資料名： IEEE Transactions on Computers  (IEEE Transactions on Computers)
巻： 71  号： 2  ページ： 323-336  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0233A  ISSN： 0018-9340  CODEN： ICTOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 資源制約IoTアプリケーションにおいて軽量セキュリティプロトコルを展開することは挑戦的な課題である。電圧オーバースケーリング(VOS)中に発生するデバイス署名に基づくハードウェア指向軽量認証プロトコルを,この問題に対処するために最近提案した。VOSベースの認証は,加算器のような計算ユニットを用いて,プロセス変動依存誤差を生成し,それは2因子認証プロトコルを作成するために秘密鍵と結合した。本論文では,そのような認証を破るための機械学習(ML)ベースのモデリング攻撃を提示した。また,ML攻撃に抵抗するためのVOSベース認証のための現在の課題を混乱させるための,鍵またはランダム数と組み合わせた以前の課題を採用した,チャレンジ自己混乱構造(CSoS)を提案した。実験結果は,ANN,RNN,およびCMA-ESが,VOSベースの認証の課題応答挙動を,最大99.95%の予測精度でクローンできることを示し,一方,予測精度は,提案したML弾力技術を展開する後に,51.2%未満である。さらに,著者らの提案したCSoSは,強いPUFsに対する良好な混乱能力を示した。実験結果は,LR,SVM,ANN,RNN,およびCMA-ESに基づくML攻撃によるCSoSベースのアービタPUFをモデル化するために,106のチャレンジ応答ペア(CRP)が収集されたとき,モデリング精度が54%以下であることを示した。Copyright 2022 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： *電圧 ,  応用プログラム ,  ハードウェア ,  クローン ,  カオス ,  暗号鍵 ,  機械学習 ,  *認証 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 予測精度 ,  セキュリティプロトコル ,  認証プロトコル ,  アービタ ,  *モノのインターネット ,  資源制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 符号理論  (ND02030R) ,  データ保護  (JD01020V) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  セキュリティ ,  軽量 ,  認証