エッジAIデバイスに対する深層学習を用いたサイドチャネル攻撃に関する研究

• 研究課題/領域番号: 24KJ2150
• 研究種目: 特別研究員奨励費
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 国内
• 審査区分: 小区分60070:情報セキュリティ関連
• 研究機関: 立命館大学
• 研究代表者: 福田 悠太 立命館大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC2)
• 研究期間 (年度): 2024-04-23 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 800千円 (直接経費: 800千円); 2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)

研究開始時の研究の概要

フィジカル空間に遍在するエッジAIデバイスは，攻撃者の物理的なアクセスが想定されることから耐タンパ性が求められる．耐タンパ性評価における重要な項目としてサイドチャネル攻撃(SCA)が挙げられる．エッジデバイスのSCAの脅威の一つとして，AI演算時のサイドチャネル情報を用いて誤った推論を誘発する攻撃が考えられる．申請者はエッジAIデバイスのサイドチャネル情報を用いた敵対的サンプル生成攻撃の脅威分析及び対策の検討を実施する．さらに，より強度な攻撃である深層学習技術を用いたSCAについても検討する．