2023 年度研究成果報告書

暗号レスでIoT認証を軽量にするストロングPUFの研究

研究課題

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研究課題/領域番号	21K04201
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
研究機関	早稲田大学
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)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
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
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。
自由記述の分野	集積回路、ハードウェアセキュリティ
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。