| 研究課題/領域番号 |
19K11971
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60070:情報セキュリティ関連
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
大東 俊博 東海大学, 情報通信学部, 准教授 (80508127)
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| 研究分担者 |
五十部 孝典 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (30785465)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 共通鍵暗号 / ニューラルネットワーク / 暗号解読 / 暗号解析 / Deep Learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
情報の大規模化に伴い高速処理に優れた共通鍵暗号の需要は高くなっている．共通鍵暗号の安全性は既存の全ての暗号解読法への耐性を網羅的に調べることで評価されるが，暗号方式の提案後に新たな解読法が発見されるケースが数多くある．そこで，本研究では解読法で用いられる暗号関数内の特徴量を機械学習の一種であるDeep Learningにより検出する方法を検討し，人手では発見が困難であった未知の攻撃手法や設計者が想定していない解読法を発見できるようになる手段を確立する．本研究の成果により暗号設計者の安全性評価の負担の軽減や未知の攻撃に対するリスクの低減を期待できる．
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| 研究成果の概要 |
多層型のニューラルネットワーク（Deep Learning）を利用することで共通鍵暗号の脆弱性を自動的に発見する手法について検討した．まず初めに共通鍵ストリーム暗号に対して暗号解読につながる特徴的な偏りを検出する汎用的な手法を提案している．次に，共通鍵ブロック暗号に対して秘密鍵を使わずに平文から暗号文の作成，または暗号文から平文の推測が可能になる方法について検討した．これらの提案手法は複数の暗号アルゴリズムに対して実行し，有効性を検証している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
共通鍵暗号の安全性は既存の全ての暗号解読法への耐性を網羅的に調べることで評価されるが，暗号方式の提案後に設計者の想定していない解読法が発見されて安全性が低下するケースが数多くある．本研究課題では解読法で用いられる暗号関数内の特徴量をDeep Learningにより検出する方法を開発することで，人手では発見が困難であった未知の攻撃手法等を自動的に発見できるようになることを目指している．本研究の成果および更なる発展により暗号設計者の安全性評価の負担の軽減や未知の攻撃に対するリスクの低減が実現できると考えている．
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