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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-08 10:20
リーク電流の製造ばらつきを利用したLR-PUFの機械学習攻撃に対する耐性評価
笈川智秋宇佐美公良芝浦工大VLD2021-93 HWS2021-70
抄録 (和) LSIの個体識別技術の一つに、半導体の物理的特徴を利用したPUF(Physically Unclonable Function)がある。この技術により、正規品の認証が可能となり、模造品の流通を防ぐことが期待されている。しかし近年、機械学習の発展により、認証の際の応答を高精度で予測することで正規品になりすますことができる問題が指摘されている。本研究では、機械学習攻撃耐性の向上を目的として以前に提案したLR-PUF(Leak Racing PUF)について、サポートベクタマシンおよびディープニューラルネットワークを用いた機械学習攻撃に対する耐性評価を行った。 
(英) One of the LSI individual identification technologies is PUF (Physically Unclonable Function), which utilizes the physical characteristics of semiconductors. This technology is expected to make it possible to authenticate genuine products and prevent the distribution of counterfeit products. In recent years, however, the development of machine learning has pointed out the problem of impersonating a genuine product by predicting the response during authentication with high accuracy. In this study, we evaluate the resistance to machine learning attacks using support vector machines and deep neural networks against LR-PUF (Leak Racing PUF), which we previously proposed to improve the resistance to machine learning attacks.
キーワード (和) PUF / セキュリティ / リーク電流 / 製造ばらつき / 機械学習 / ニューラルネットワーク / /  
(英) PUF / Security / Leakage Current / Manufacturing Variation / Machine Learning / Neural Network / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 412, VLD2021-93, pp. 93-98, 2022年3月.
資料番号 VLD2021-93 
発行日 2022-02-28 (VLD, HWS) 
ISSN 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 VLD2021-93 HWS2021-70

研究会情報
研究会 VLD HWS  
開催期間 2022-03-07 - 2022-03-08 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 
テーマ(英) Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 VLD 
会議コード 2022-03-VLD-HWS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) リーク電流の製造ばらつきを利用したLR-PUFの機械学習攻撃に対する耐性評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evaluation of leakage-based LR-PUF's resistance to machine learning attacks 
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) セキュリティ / Security  
キーワード(3)(和/英) リーク電流 / Leakage Current  
キーワード(4)(和/英) 製造ばらつき / Manufacturing Variation  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(6)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
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) 笈川 智秋 / Tomoaki Oikawa / オイカワ トモアキ
第1著者 所属(和/英) 芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: SIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宇佐美 公良 / Kimiyoshi Usami / ウサミ キミヨシ
第2著者 所属(和/英) 芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: SIT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-03-08 10:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 VLD 
資料番号 VLD2021-93, HWS2021-70 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.412(VLD), no.413(HWS) 
ページ範囲 pp.93-98 
ページ数
発行日 2022-02-28 (VLD, HWS) 


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