深層学習を用いた暗号実装の安全性評価の基礎理論の構築と実装攻撃対策技術の開発

• 研究課題/領域番号: 25K03117
• 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60070:情報セキュリティ関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 上野 嶺 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (80826165)
• 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: 25,870千円 (直接経費: 19,900千円、間接経費: 5,970千円); 2027年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円); 2026年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円); 2025年度: 10,530千円 (直接経費: 8,100千円、間接経費: 2,430千円)
• キーワード: 暗号 / サイドチャネル攻撃 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

深層学習サイドチャネル攻撃は暗号実装に対する現在最も強力な攻撃とされている．その脅威の正確な把握や対策技術の確立が急務であるが，深層学習やサイドチャネル攻撃に関する未解決問題を原因としてそれらは困難となっていた．本研究では，深層学習サイドチャネル攻撃が暗号実装の漏えいを条件付き確率分布としてモデル化することに着目し，確率論的解析による未解決問題の解決と，それに基づく対策技術の開発と評価を行う．