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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-08 09:20 Kolmogorov-Arnold Networksを用いた解釈可能な深層学習サイドチャネル解析 ○吉田康太（立命館大）・Sengim Karayalcin（Leiden Univ.）・Stjepan Picek（Radboud Univ.）  VLD2024-134 HWS2024-105 ICD2024-125 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習ベースのサイドチャネル解析(DL-SCA)は従来の統計ベースの手法に対して優れた鍵解析性能を達成するものの，深層学習モデルの解釈性の課題により解析結果を暗号実装にフィードバックすることが難しい． 本研究では従来のDL-SCAで多く利用されている多層パーセプトロン(MLP)の代替としてKolmogorov‐Arnold Networks (KAN) の使用を検討した． KANはMLPと同等の推論精度を達成しつつ，学習済みモデルの活性化関数を容易に可視化・解釈できる点で優れている． 2-shareマスキング方式に着目し，シミュレーションとASCADデータセットを用いた実験を通してKANが暗号中間値の分散されたリークをどのように活用してラベル(中間値のLSB)を推論しているかを考察した． 評価の結果，KANは2つのshareのHWリークの和とLSBの出現期待値の関係を学習していることを明らかにした． |
| （英） | Deep learning-based side-channel analysis (DL-SCA) achieves superior key-recovery performance to conventional statistic-based methods. However, the problem of interpretability in deep learning models makes it difficult to feed back the analysis results into cryptographic implementations. In this study, we explore the use of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) as an alternative to a multi-layer perceptrons (MLP) that are widely used in conventional DL-SCA. KAN achieves comparable inference accuracy to MLPs and can interpret what the trained model learned by visualizing trained activation functions. We focused on a 2-share masking scheme, and conducted experiments using both simulations and the experiments with the ASCAD to reveal how KAN exploits leakages from masked intermediate values to predict labels (the LSB of the intermediate value). Our evaluation results demonstrate that KAN learns the relationship between the sum of the HW leakages from the two shares and the expected occurrence of the LSB. |
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| キーワード | （和） | DL-SCA / Kolmogorov-Arnold Networks / Side-channel attacks / / / / / |
| （英） | DL-SCA / Kolmogorov-Arnold Networks / Side-channel attacks / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 401, HWS2024-105, pp. 176-181, 2025年3月. | |
| 資料番号 | HWS2024-105 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (VLD, HWS, ICD) | |
| 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 | VLD2024-134 HWS2024-105 ICD2024-125 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HWS ICD VLD |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-08 |
| 開催地（和） | みんなの貸会議室 那覇旭町店 |
| 開催地（英） | |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HWS |
| 会議コード | 2025-03-HWS-ICD-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Kolmogorov-Arnold Networksを用いた解釈可能な深層学習サイドチャネル解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Interpretable Deep Learning-based Side-channel Analysis Using Kolmogorov-Arnold Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DL-SCA / DL-SCA |
| キーワード(2)（和/英） | Kolmogorov-Arnold Networks / Kolmogorov-Arnold Networks |
| キーワード(3)（和/英） | Side-channel attacks / Side-channel attacks |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 吉田 康太 / Kota Yoshida / |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Sengim Karayalcin / Sengim Karayalcin / |
| 第2著者 所属（和/英） | Leiden University (略称： Leiden Univ.) Leiden University (略称： Leiden Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Stjepan Picek / Stjepan Picek / |
| 第3著者 所属（和/英） | Radboud University (略称： Radboud Univ.) Radboud University (略称： Radboud Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-08 09:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HWS |
| 資料番号 | VLD2024-134, HWS2024-105, ICD2024-125 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.400(VLD), no.401(HWS), no.402(ICD) |
| ページ範囲 | pp.176-181 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (VLD, HWS, ICD) |
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