プライバシを担保した機械学習モデルによる設計工程ハードウェアトロイ検知

• 研究課題/領域番号: 25K03096
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60040:計算機システム関連; 小区分60090:高性能計算関連; 合同審査対象区分:小区分60040:計算機システム関連、小区分60090:高性能計算関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 戸川 望 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30298161)
• 研究分担者: 木村 晋二 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), 教授 (20183303)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2026年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円); 2025年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
• キーワード: ハードウェアトロイ / 機械学習モデル / プライバシ / 設計工程

研究開始時の研究の概要

本研究では代表者らがこれまで進めたハードウェアトロイ検知技術を格段に進展させ，集積回路設計データのハードウェアトロイを積極的に学習することでハードウェアトロイ検知技術を確立する．この際，機械学習モデルが「何を学習したか」が分かると攻撃者は訓練に含まれないハードウェアトロイを構築可能となる．機械学習モデルのプライバシを解明し，理論的にプライバシを担保したハードウェアトロイ検知技術を構築し，半導体サプライチェーンのセキュア化に大きく寄与する．