| 研究課題/領域番号 |
21K04201
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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21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
篠原 尋史 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 特任教授 (50531810)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ストロングPUF / 機械学習攻撃 / モデリング攻撃 / ビットエラー率 / 認証 / ハードウェアセキュリティ / PUF / IoTセキュリティ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ストロングPUFは複製不能関数PUFの一分類で、それ自身で実質無尽蔵のデバイス固有のチェレンジレスポンスペアを生成できる。このため暗号を用いない軽量認証が期待されている。しかし、a)機械学習によるモデリング攻撃耐性が低い b)ビットエラー率が高い c)消費エネルギーと処理サイクル数が多い と言った課題がある。
参照テーブルの組み合わせから成る独自アーキテクチャの改良、ならびにホットキャリア注入に適した回路技術開発により、a）b)を解決したうえで、c)を削減して従来の暗号を用いた方法を凌ぐ低エネルギーで高速な認証を実現する。これにより、IoTセキュリティの向上に貢献する。
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| 研究成果の概要 |
モノの認証の低エネルギー化・高速化を目的に、ストロングPUFを研究開発した。研究代表者ら提案のSPN構造を基に、レスポンス累積、ブレンディング、追加ラウンド等の技術を導入するとともに、レスポンスビット幅を従来の1ビットから5ビット、100ビットと拡張していった。
試作チップ実測の結果、機械学習耐性は世界最高の40百万CRP学習耐性、10億ビット学習耐性を実証した。消費エネルギー2.17pJ/bit、スループット3.7bit/cycleは従来のストロングPUFを大きく上回った。ホットキャリア注入による安定化を行い、ストロングPUFで初となるエラーゼロ(エラー率<2E-8)を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ストロングPUFはそれ自体で実質無尽蔵のレスポンスを生成できることから認証などのセキュリティ応用が期待されていたが、機械学習攻撃耐性が低いこととビットエラー率が高いことが大きな壁となっていた。本研究ではその両方を解決したことと、レスポンス出力を従来の1ビットから一気に100ビットまで広めることに成功した点に、高い学術的意義がある。
本研究成果により、暗号を必要としない低消費エネルギーで高速なIoTに適した認証の可能性が示された。セキュリティ向上に寄与する社会的意義は大きい。
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