| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-03-01 15:45
PUFを用いた個体識別システムにおける機械学習攻撃に対する脆弱性の評価 ○飯塚知希(東大)・小笠原泰弘・片下敏宏・堀 洋平(産総研)・粟野皓光(阪大)・池田 誠(東大) VLD2018-133 HWS2018-96 |
| 抄録 |
(和) |
個体認証システムに向けたPUFの中でも特に機械学習攻撃に耐性が高いとされるDouble-Arbiter PUF及びPL-PUFに対し,end-to-endの深層ニューラルネットワークを用いた攻撃手法を提案する.提案手法を用いることにより,Double-Arbiter PUFでは先行研究を21.1%上回る精度で未知のレスポンスを予測できた.PL-PUFでは予測するレスポンスbit及び発振周期数により予測精度が異なることを明らかにした.
また実験結果を踏まえ,機械学習技術による攻撃に対する認証システムの脆弱性について,環境変動の影響を考慮して考察した. |
| (英) |
Double-Arbiter PUF (DAPUF) and PL-PUF are known to be highly resistant to machine learning attacks.
In this paper, we proposed a deep neural network-based modeling attack for DAPUF and PL-PUF.
Proposed network successfully predicts unknown responses of DAPUF with probability 21.1% higher than the conventional method. Furthermore, we presented that prediction rate of PL-PUF depends on the response bit to be predicted and number of oscillation cycles.
Based on experimental results, we examined the vulnerability of the authentication systems for machine learning attacks considering the environmental variation. |
| キーワード |
(和) |
PUF / ハードウェアセキュリティ / 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 / hardware security / deep neural network / machine learning attack / modeling attack / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 458, HWS2018-96, pp. 237-242, 2019年2月. |
| 資料番号 |
HWS2018-96 |
| 発行日 |
2019-02-20 (VLD, HWS) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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