| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-02 14:30 深層ニューラルネットワークを用いたDouble-Arbiter PUFに対するモデリング攻撃 ○飯塚知希・粟野皓光・池田 誠（東大）  VLD2017-127 |
|
| 抄録 | （和） | モデリング攻撃に耐性が高いとされるDouble-Arbiter PUFに対する，深層ニューラルネットを用いた攻撃手法を提案する．活性化関数にReLUを，重みの初期化手法にXavier Initializationを採用することで，約40億通りあるチャレンジ・レスポンス対のうちで，およそ0.002%を学習させるだけで，未学習のチャレンジに対するレスポンスを88.4%の確率で予測できることが確認された．これは従来手法を21.1%上回る予測精度であり，急速に発展している機械学習技術による攻撃を見据えた認証スキームの設計が重要であることを明らかにした． |
| （英） | A deep neural network-based modeling attack for Double-Arbiter PUF (DAPUF) is proposed. Although DAPUF is known to be highly resistant to modeling attacks, by employing some novel techniques developped in machine learning community, such as ReLU activation function and Xavier initialization technique, our model succcessfly predicted responses to unseen challenges with probability of 88.4%, which is 21.1% higher than the conventional method. Those results highlight an important fact that PUF-based authentication schemes should be carefully designed considering the rapid evoluving machine learning technology. | |
| キーワード | （和） | PUF / ダブルアービターPUF / 深層ニューラルネットワーク / 機械学習攻撃 / モデリング攻撃 / / / |
| （英） | PUF / Double-Arbiter PUF / deep neural network / machine learning attack / modeling attack / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 455, VLD2017-127, pp. 231-236, 2018年2月. | |
| 資料番号 | VLD2017-127 | |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) | |
| 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 | VLD2017-127 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD HWS |
| 開催期間 | 2018-02-28 - 2018-03-02 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2018-02-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層ニューラルネットワークを用いたDouble-Arbiter PUFに対するモデリング攻撃 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modeling Attacks on Double-Arbiter PUF Using Deep Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | PUF / PUF |
| キーワード(2)（和/英） | ダブルアービターPUF / Double-Arbiter PUF |
| キーワード(3)（和/英） | 深層ニューラルネットワーク / deep neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習攻撃 / machine learning attack |
| キーワード(5)（和/英） | モデリング攻撃 / modeling attack |
| 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） | 飯塚 知希 / Tomoki Iizuka / イイヅカ トモキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 粟野 皓光 / Hiromitsu Awano / アワノ ヒロミツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 誠 / Makoto Ikeda / イケダ マコト |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-02 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2017-127 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.455 |
| ページ範囲 | pp.231-236 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]