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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 13:00 デノイジングオートエンコーダを活用したサイドチャネル攻撃のための前処理ノイズ除去手法 ○森田昌樹（東大）・小島拓也（筑波大）・高瀬英希・中村 宏（東大）  VLD2025-76 HWS2025-72 ICD2025-87 |
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| 抄録 | （和） | 計算機より漏洩する物理情報を用いて機密情報を奪取するサイドチャネル攻撃は，漏洩情報におけるノイズによってその成否が左右される。そのため安全性評価において，攻撃が成立しない場合であっても安全であるとは結論づけられず，正当な評価にはノイズの影響を抑えた解析が重要である．しかしながら既存のノイズ除去手法は，対象計算機に応じた設計を要し，計算量が膨大であり，適用範囲に制限があるなどの課題を抱える．本研究では，これらの課題を持たないデノイジングオートエンコーダを活用したノイズ除去手法を提案する．実験において提案手法は，ノイズが複雑なSystem-on-a-Chip (SoC) 環境などにおいて，既存手法と比較して同等以上の解析性能の向上を示した． |
| （英） | The success of side-channel attacks (SCAs), which extract secret information from physical leakage of computer hardware, is highly affected by noise present in the leakage. Therefore, in security evaluation, the failure of an attack does not guarantee the system’s safety, and for an accurate evaluation, it must be done under conditions where noise is suppressed or removed. However, existing noise reduction techniques often require device-specific design, incur high computational costs, or suffer from limited applicability. In this work, we propose a noise-reduction method based on denoising autoencoders that addresses these limitations. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves analysis performance comparable to or better than existing approaches, even in complex and noisy System-on-a-Chip (SoC) environments. | |
| キーワード | （和） | サイドチャネル攻撃 / ノンプロファイル型攻撃 / 深層学習 / オートエンコーダ / 暗号処理 / / / |
| （英） | Side-Channel Attacks / Non-profile Scenario / Deep Learning / Autoencoders / Cryptography / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 383, HWS2025-72, pp. 1-6, 2026年3月. | |
| 資料番号 | HWS2025-72 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (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 | VLD2025-76 HWS2025-72 ICD2025-87 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICD HWS VLD |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-07 |
| 開催地（和） | みんなの貸会議室 那覇旭町店404会議室 |
| 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 | 2026-03-ICD-HWS-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | デノイジングオートエンコーダを活用したサイドチャネル攻撃のための前処理ノイズ除去手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Preprocessing for Side-Channel Analysis Using Denoising Autoencoders |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サイドチャネル攻撃 / Side-Channel Attacks |
| キーワード(2)（和/英） | ノンプロファイル型攻撃 / Non-profile Scenario |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | オートエンコーダ / Autoencoders |
| キーワード(5)（和/英） | 暗号処理 / Cryptography |
| 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） | 森田 昌樹 / Masaki Morita / モリタ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小島 拓也 / Takuya Kojima / コジマ タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： UT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高瀬 英希 / Hideki Takase / タカセ ヒデキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 宏 / Hiroshi Nakamura / ナカムラ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HWS |
| 資料番号 | VLD2025-76, HWS2025-72, ICD2025-87 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.382(VLD), no.383(HWS), no.384(ICD) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (VLD, HWS, ICD) |
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