研究課題/領域番号 |
23K24849
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 立命館大学 |
研究代表者 |
藤野 毅 立命館大学, 理工学部, 教授 (60367993)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2024年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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キーワード | 暗号モジュール / サイドチャネル攻撃 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
IoT機器に搭載される,暗号モジュールに対してセキュリティ認証の導入が始まっており,暗号回路が動作している際の消費電力や漏洩電磁波を利用して暗号鍵を取得するサイドチャネル攻撃への耐性が必要である.一方,近年急速に発展した深層学習技術をサイドチャネル攻撃に活用すると,(1)暗号モジュールに対する高い知識がない攻撃者でも鍵取得が容易になる,(2)従来の攻撃対策の一部が無効化される,などが判明し問題となっている.本研究では暗号モジュールに対するサイドチャネル攻撃に深層学習を適用した場合の新しい攻撃手法の研究と詳細な脅威の分析,および深層学習を用いた攻撃に対する対策技術の研究を実施する.
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