2019 Fiscal Year Annual Research Report
Effective Acquisition of Authentication Information before Shipping for Verification of Authenticity using PUF Technology
| Project/Area Number |
16K16031
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
小笠原 泰弘 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (30635298)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | PUF / 回路設計 / BIST / 真正乱数 / 真贋判定 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本課題は「応答生成回路方式」の真贋判定技術PUFについて、攻撃に耐えうる十分な識別情報をBIST技術により出荷前に効率的に取得し、なおかつBIST回路が攻撃者に悪用されない技術を開発するものである。
研究期間において研究代表者は当初の計画に沿い、まず(1)「各種乱数生成方式の回路規模の見積もり」、(2)「真贋判定技術PUFに必要とされる入力の予測困難性の検討」の結果、十分に小規模な回路規模かつ十分な予測困難性を実現する方法として、真正乱数生成装置を選定した。
さらに、(3)「テスト回路のみに高電圧を付加できる回路方式の検討」を含めた検証のため、「応答生成回路方式」のPL-PUF回路と、BIST回路を回路シミュレーション上で実装した。このシミュレーションにより、(A)PUF回路とBIST回路の動作検証、(B)高電圧の適切な付加の検証、(C)高識別情報取得が十分に高速に行えることの検証、(D)回路規模が十分に小さいことの検証にすべて成功した。
また、研究期間内に、真贋判定技術PUFに対する新たな攻撃方法として、機械学習技術を用いた攻撃が提案された。この状況変化に対し、本研究でも研究計画を修正してワークステーションを改修し、機械学習攻撃に対する耐性検証を行った。この検証の結果、1つの入力と応答のペアで認証する場合は機械学習攻撃に対する脆弱性が認められ、真贋判定に支障をきたすことが判明したが、複数の入力と応答のペアを用いて真贋判定に用いるビット数を増やすことで十分な耐性が得られることを確認した。本課題のBISTによる識別情報取得により大量の識別情報を取得することが可能となることから、機械学習に対する十分な耐性が実現可能である。
BIST方式を用いた真贋判定技術PUFの識別情報の取得方式について特許を出願し、期間延長後の2020年度にこれらの成果を論文誌としてまとめて採録、出版された。
|
Research Products
(2 results)
