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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-28 16:30 耐タンパPRINCEの深層学習電力解析攻撃 ○竹本 修・池崎良哉・野崎佑典・吉川雅弥（名城大）  SS2022-4 KBSE2022-14 |
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| 抄録 | （和） | 近年，深層学習の発展によって，AIはサイバーセキュリティの分野においても取り入れられている．一方で，セキュリティの向上だけでなくサイバー攻撃への転用も報告され，その脅威が顕在化している．サイバー攻撃のひとつとして，暗号デバイスの秘密情報を解析する電力解析攻撃と呼ばれる不正攻撃があり，近年では深層学習を用いて効率的に解析する手法として深層学習電力解析攻撃が提案されている．そこで，深層学習電力解析攻撃に対する暗号の安全性評価が非常に重要となっている．特に，実装制約のあるIoTデバイスにおける暗号には，小面積に実装できるアルゴリズムとして軽量暗号が適しており，その安全性評価が求められている．そこで本研究では，代表的な軽量暗号としてPRINCEに対する深層学習電力解析攻撃を行う．また，評価デバイス上にマスキング対策を適用したPRINCEを実装し，深層学習による秘密情報の学習率を評価する． |
| （英） | In recent years, with the development of deep learning, AI has been incorporated in the field of cyber security. On the other hand, AI has been reported to be used not only to improve security but also for cyber-attacks. One of the cyber attacks is a malicious attack called a power analysis attack, which analyzes the secret information of a cryptographic device. Recently, deep learning power analysis attack has been proposed as an efficient method using deep learning. Therefore, it is important to evaluate deep learning power analysis attacks on cryptographic devices. In particular, cryptographic algorithms that can be implemented in a small area are suitable for IoT devices with implementation constraints. Several such cryptographic algorithms have been proposed as lightweight block cipher. Therefore, this study demonstrates a deep learning power analysis attack on PRINCE as a representative lightweight block cipher. Also, this study implements PRINCE with masking countermeasures on an evaluation device and evaluates the learning rate of the Hamming distance by deep learning. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / ハードウェアセキュリティ / 軽量暗号 / サイドチャネル攻撃 / / / / |
| （英） | Deep Learning / Hardware Security / Lightweight Block Cipher / Side-Channel Attack / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 139, KBSE2022-14, pp. 19-24, 2022年7月. | |
| 資料番号 | KBSE2022-14 | |
| 発行日 | 2022-07-21 (SS, KBSE) | |
| 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 | SS2022-4 KBSE2022-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS IPSJ-SE KBSE |
| 開催期間 | 2022-07-28 - 2022-07-30 |
| 開催地（和） | 北海道自治労会館（札幌） |
| 開催地（英） | Hokkaido-Jichiro-Kaikan (Sapporo) |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2022-07-SS-SE-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 耐タンパPRINCEの深層学習電力解析攻撃 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning Power Analysis Against Protected PRINCE |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | ハードウェアセキュリティ / Hardware Security |
| キーワード(3)（和/英） | 軽量暗号 / Lightweight Block Cipher |
| キーワード(4)（和/英） | サイドチャネル攻撃 / Side-Channel Attack |
| 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） | 竹本 修 / Shu Takemoto / タケモト シュウ |
| 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） | 池崎 良哉 / Yoshiya Ikezaki / イケザキ ヨシヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野崎 佑典 / Yusuke Nozaki / ノザキ ユウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉川 雅弥 / Masaya Yoshikawa / ヨシカワ マサヤ |
| 第4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 | 2022-07-28 16:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | SS2022-4, KBSE2022-14 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.138(SS), no.139(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-07-21 (SS, KBSE) |
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