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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-24 14:00 深層学習モデルにおけるクラスタリングスコアを用いた非プロファイル型サイドチャネル攻撃(1) ～ オートエンコーダを用いたハードウェア実装AESに対する攻撃 ～ ○長久瑞樹・福田悠太・吉田康太・藤野 毅（立命館大）  ISEC2023-14 SITE2023-8 BioX2023-17 HWS2023-14 ICSS2023-11 EMM2023-14 |
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| 抄録 | （和） | 2019年に非プロファイル型のシナリオにおける深層学習サイドチャネル攻撃として差分深層学習解析(DDLA)が提案された．DDLAでは解析するバイトごとにすべての鍵候補に対応する深層学習モデルを訓練する必要があり，計算コストが大きいという問題があった．2023年のSCISで，我々は1つのオートエンコーダ(AE)にソフトウェア実装AESから取得した消費電力波形を入力し，訓練したAEから得た潜在変数のクラスタ解析に基づく非プロファイル型DL-SCAを提案し，DDLAと比較して1/500の計算時間で全鍵を取得できることを報告した．本稿ではハードウェア実装AESに対してAEによる非プロファイル型DL-SCAを実施しすべての鍵を特定できたことを報告する． |
| （英） | In 2019, Differential Deep Learning Analysis (DDLA) was proposed as a deep-learning based side-channel attack in non-profiled scenario. DDLA need to train a deep learning model corresponding to candidate key and every byte, which requires a high computational cost. In SCIS2023, we proposed a non-profiled DL-SCA based on cluster analysis of latent variables on an auto encoder (AE) which is trained by inputting power consumption waveforms acquired from software-implementationed AES. We demonstrated that all key bytes can be revealed in 1/500 times faster than DDLA. In this paper, we report the results of non-profiled DL-SCA with AE against hardware-implemented AES, where all the key bytes are successfully revealed. |
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| キーワード | （和） | サイドチャネル攻撃 / 深層学習 / 非プロファイル攻撃 / オートエンコーダ / ハードウェア実装AES / / / |
| （英） | Side Channel Analysis / Deep-Learning / Non-Profiling / Auto Encoder / Hardware-implemented AES / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 132, HWS2023-14, pp. 1-6, 2023年7月. | |
| 資料番号 | HWS2023-14 | |
| 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 | ISEC2023-14 SITE2023-8 BioX2023-17 HWS2023-14 ICSS2023-11 EMM2023-14 |
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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） | 深層学習モデルにおけるクラスタリングスコアを用いた非プロファイル型サイドチャネル攻撃(1) |
| サブタイトル（和） | オートエンコーダを用いたハードウェア実装AESに対する攻撃 |
| タイトル（英） | Non-profiled Side-channel Attacks by using Clustering Scores in Deep Learning model (1) |
| サブタイトル（英） | Attacks by using Auto Encoder against hardware-implemented AES |
| キーワード(1)（和/英） | サイドチャネル攻撃 / Side Channel Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep-Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 非プロファイル攻撃 / Non-Profiling |
| キーワード(4)（和/英） | オートエンコーダ / Auto Encoder |
| キーワード(5)（和/英） | ハードウェア実装AES / Hardware-implemented AES |
| 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） | 長久 瑞樹 / Mizuki Nagahisa / ナガヒサ ミズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumei University (略称： Ristumei Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 悠太 / Fukuda Yuta / フクダ ユウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumei University (略称： Ristumei Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 康太 / Yoshida Kota / ヨシダ コウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumei University (略称： Ristumei Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤野 毅 / Fujino Takeshi / フジノ タケシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumei University (略称： Ristumei Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-24 14:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | HWS |
| 資料番号 | ISEC2023-14, SITE2023-8, BioX2023-17, HWS2023-14, ICSS2023-11, EMM2023-14 |
| 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.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-07-17 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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