Project/Area Number |
23K11113
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60070:Information security-related
|
Research Institution | Okayama University of Science |
Principal Investigator |
麻谷 淳 岡山理科大学, 工学部, 准教授 (80388925)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
片山 謙吾 岡山理科大学, 工学部, 教授 (80309541)
近藤 真史 岡山理科大学, 工学部, 准教授 (90590133)
|
Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
|
Keywords | PUF / IoTデバイス / 軟判定復号法 / 再現性 / 誤り訂正符号 / 物理複製困難関数 / ファジィ抽出器 |
Outline of Research at the Start |
物理複製困難関数(Physically Unclonable Function:PUF)は,複製困難な物理的特徴を利用してデバイスに固有の値を出力する関数である. PUFレスポンスはノイズの影響を受けるために,出力誤りが発生する.その対策として誤り訂正符号を用いたファジィ抽出器がある.本研究ではファジィ抽出器において誤り率を低減するために軟判定復号法を適用する.提案する軟判定復号法は,低消費電力で動作し,回路面積が少なく,効率的になるように開発する.
|
Outline of Annual Research Achievements |
物理複製困難関数(PUF)は、複製困難な物理的特徴を利用してデバイスに固有の値を出力する関数である。近年、IoTの普及に伴い、様々な機器がネットワークに接続され収集されたデータが利用されている。他方、IoTデバイスのセキュリティ脅威が顕在化しており、PUFの利用が期待されている。PUFのレスポンスはノイズの影響を受けるため、出力誤りが発生する。本研究では誤り訂正符号も用いたファジィ抽出器に軟判定復号法を適用することで誤り率の低減を図る。 PUFの種類には、Arbiter PUFやRing Oscillator PUF、SRAM PUF、Butterfly PUFがある。これらのPUF統計的性質に基づき通信路モデルを構築する。PUFの種類によってその振る舞いは異なる。まずは、一般的な二元対象通信路(BSC)および、加法的白色雑音通信路(AWGN)について検討を行った。軟判定復号法を行うためには、それらの通信路モデルから軟判定値を導出する必要がある。また、計算機実験で提案復号法の性能評価を行うために、実験をする通信路のソフトウェアを実装する必要がある。PUFの通信路モデルの検討について、学会発表を行った。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の計画では軟判定ファジィ抽出器のため、PFUを通信路モデルとして構築し、計算機実験で提案軟判定復号法の性能評価ができるように検討する予定であったが、各種PUFの中から扱いやすい統計的な特性も持ったPUFが見つからず、更なる検討を進めている。
|
Strategy for Future Research Activity |
主要なPUFのレスポンスを分析し、確率モデルを構築し、計算機実験にて提案軟判定復号法の性能評価を行う。軟判定復号法を計算機実験を通して、回路面積や実行時間についても評価をしていく。
|