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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-24 14:40 多重部分鍵差分推定に基づく高効率ノンプロファイリング型深層学習サイドチャネル攻撃の検討 ○田中陸真・上野 嶺（東北大）・伊東 燦（NTT）・本間尚文（東北大）  ISEC2023-16 SITE2023-10 BioX2023-19 HWS2023-16 ICSS2023-13 EMM2023-16 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，AESに対するノンプロファイリング型の深層学習サイドチャネル攻撃 (DL-SCA: Deep Learning Side-Channel Attack) の改善手法について述べる．既存のノンプロファイリング型DL-SCAでは，攻撃対象実装の1ラウンド目の1バイト目のS-box演算時のサイドチャネル情報から平文を推定するニューラルネットワーク (NN: Neural Network) を学習し，そのNNを用いて2--16バイト目のS-box演算時のサイドチャネル情報から1バイト目と他の15バイト分（2--16バイト目）の部分鍵との差分を推定する．従来手法では，NNの学習に1バイト目のサイドチャネル情報しか用いておらず，2--16バイト目のサイドチャネル情報がNN学習時に有効活用されていないという問題があった．そこで本稿では，1バイト目だけでなく，全16バイトのサイドチャネル情報をそれぞれ用いて計16回NNを学習し，各NNを用いて差分推定を計16回試行する多重化によって攻撃性能を改善する手法を示す．また，実機実験を通して既存のノンプロファイリング型攻撃との比較を行い，提案手法の優位性を示す． |
| （英） | This paper presents a method of improving Non-profiled Deep-Learning Side-Channel Attack (DL-SCA) of AES. The previous methods train an Neural Network (NN) to estimate plaintext using side-channel traces of the 1st byte S-box operation in the 1st round of target implementation and estimate the difference of partial keys between the 1st byte to other 15 bytes (the 2nd--16th bytes) from side-channel traces of the 2nd--16th byte S-box operations using pre-trained NN. The previous method uses only the 1st-byte side-channel traces for NN training and does not use the 2nd--16th bytes side-channel traces effectively. In the proposed method, we improve the attack performance by performing NN training 16 times using not only the 1st byte but also the other 2nd--16th byte side-channel traces and estimating the difference of partial keys using each pre-trained NN. We confirm the advantage of the proposed method in comparison with the previous ones through actual experiments. | |
| キーワード | （和） | サイドチャネル攻撃 / ノンプロファイリング型攻撃 / AES / 深層学習 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 132, HWS2023-16, pp. 13-18, 2023年7月. | |
| 資料番号 | HWS2023-16 | |
| 発行日 | 2023-07-17 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) | |
| 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 | ISEC2023-16 SITE2023-10 BioX2023-19 HWS2023-16 ICSS2023-13 EMM2023-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM BioX ISEC SITE ICSS HWS IPSJ-CSEC IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2023-07-24 - 2023-07-25 |
| 開催地（和） | 北海道自治労会館 |
| 開催地（英） | Hokkaido Jichiro Kaikan |
| テーマ（和） | セキュリティ、一般 （セキュリティサマーサミット2023） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HWS |
| 会議コード | 2023-07-EMM-BioX-ISEC-SITE-ICSS-HWS-CSEC-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多重部分鍵差分推定に基づく高効率ノンプロファイリング型深層学習サイドチャネル攻撃の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving Non-profiled DL-based Side-Channel Attack Using Multiple Partial Key Difference Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サイドチャネル攻撃 / |
| キーワード(2)（和/英） | ノンプロファイリング型攻撃 / |
| キーワード(3)（和/英） | AES / |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / |
| 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） | 田中 陸真 / Rikuma Tanaka / タナカ リクマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野 嶺 / Rei Ueno / ウエノ レイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊東 燦 / Akira Ito / イトウ アキラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本間 尚文 / Naofumi Homma / ホンマ ナオフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-24 14:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | HWS |
| 資料番号 | ISEC2023-16, SITE2023-10, BioX2023-19, HWS2023-16, ICSS2023-13, EMM2023-16 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.129(ISEC), no.130(SITE), no.131(BioX), no.132(HWS), no.133(ICSS), no.134(EMM) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-07-17 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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