| 研究課題/領域番号 |
19K11977
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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 | 東京工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
姜 玄浩 東京工業高等専門学校, 電子工学科, 准教授 (40509204)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 物理的クローン不可関数 / アナログ部品 / PUF / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ハードウェアの指紋のような，物理的クローン不可関数(Physical Unclonable Function)を発見する研究として，一般的にこの技術は，模造や複製ができないので，偽造防止のために製品を明確に特定する用途に使用できる．特に，アナログ部品から物理的クローン不可関数を抽出する方式と学校の実験授業のレベルでも，最先端の基礎概念が把握できることについて明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
ハードウェアの指紋のような，物理的クローン不可関数を発見する研究として，1番目の成果は，アナログ部品から物理的クローン不可関数が発見できたことである．２番目の成果は，高校・高専・大学などの電子回路実験でよく使用されるアナログ部品から最先端技術と認識される物理的クローン不可関数が発見できる実験ができたことである．今回のアプローチは，ブレッドボード上に組んだもの全体を一つの物理的クローン不可関数として扱って実験可能なので，学校の実験授業でも教えやすい作りになっていることで， 革新的な実験テーマになることを確信している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在までに研究された電子的特性を利用した物理的クローン不可関数(Physical Unclonable Function, 以下PUF)の多くはSRAM PUFと呼ばれるメモリを利用したものやFPGA（Field-Programmable Gate Array）の内部の細かい特性によるデジタル的な変化を特徴として利用しているものが主であった. そこでPUF製造が目的ではなかったアナログ部品から固有の信号を取り出すことで，固有のトークン製造コストを極端に低くすることが可能であり，このような研究アプローチは学術的・社会的に非常に価値があると考える．
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