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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-07-11 14:30 秘密分散法をベースとした機械学習攻撃耐性のあるPUFIDの生成手法 ○野崎佑典・吉川雅弥（名城大）  CAS2014-42 VLD2014-51 SIP2014-63 MSS2014-42 SIS2014-42 |
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| 抄録 | （和） | 近年，電子部品の模造品被害が深刻化しており，その対策として半導体製造時のばらつきを固有のIDとして利用するPhysical Unclonable Function(PUF)が注目されている．PUFは，回路パターンを全てコピーされた場合でも，その真贋判定を行うことができる．しかし，従来のPUFはモデル化による機械学習攻撃に対する脆弱性が指摘されている．そこで本研究では機械学習攻撃に耐性のあるPUFのIDの生成手法を提案する．提案手法は，秘密分散法をベースとすることでPUFのモデルとPUFのIDとの相関を無くす．シミュレーションを用いた評価実験において，従来手法に対するSVMによる機械学習攻撃では，学習数256で99%以上のPUFのIDの予測に成功した．一方で，提案手法に対する機械学習攻撃では，4,800個の学習データを用いたとしても，PUFのIDの予測率は1%以下となり，提案手法は機械学習攻撃に対して，高い耐性があることを明らかにした． |
| （英） | In recently years, semiconductor counterfeiting has become a serious problem. To prevent the problem, Physical Unclonable Function (PUF) attracts attention. PUF which utilizes random characteristic patterns prevents counterfeiting. Even if all circuit patterns are duplicated, PUF can identify genuineness semiconductor. However, the conventional PUF is weak against machine learning attacks. This study proposes generating method of PUFID that has tamper resistance. The proposed method uses secret sharing schemes. It eliminates the correlation between PUFID and model of PUF. Simulation results by machine learning attacks using SVM show that the prediction ratio of the proposed method was less than 1%, while that of conventional one was more than 99%. The proposed method achieved higher tamper resistance than conventional one. | |
| キーワード | （和） | Physical Unclonable Function / セキュリティ / 機械学習攻撃 / 秘密分散法 / / / / |
| （英） | Physical Unclonable Function / security / machine learning attacks / secret sharing schemes / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 123, VLD2014-51, pp. 225-230, 2014年7月. | |
| 資料番号 | VLD2014-51 | |
| 発行日 | 2014-07-02 (CAS, VLD, SIP, MSS, SIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2014-42 VLD2014-51 SIP2014-63 MSS2014-42 SIS2014-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS SIP MSS VLD SIS |
| 開催期間 | 2014-07-09 - 2014-07-11 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido University |
| テーマ（和） | システムと信号処理および一般 |
| テーマ（英） | System, signal processing and related topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2014-07-CAS-SIP-MSS-VLD-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 秘密分散法をベースとした機械学習攻撃耐性のあるPUFIDの生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tamper resistance PUF ID based on secret sharing schemes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Physical Unclonable Function / Physical Unclonable Function |
| キーワード(2)（和/英） | セキュリティ / security |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習攻撃 / machine learning attacks |
| キーワード(4)（和/英） | 秘密分散法 / secret sharing schemes |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野崎 佑典 / Yusuke Nozaki / ノザキ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉川 雅弥 / Masaya Yoshikawa / ヨシカワ マサヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-07-11 14:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | CAS2014-42, VLD2014-51, SIP2014-63, MSS2014-42, SIS2014-42 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.122(CAS), no.123(VLD), no.124(SIP), no.125(MSS), no.126(SIS) |
| ページ範囲 | pp.225-230 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-07-02 (CAS, VLD, SIP, MSS, SIS) |
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