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リバースエンジニアリングの技術の進歩に伴い，ハードウェアトロイの脅威が顕在化してきている。一方，機密情報は，理論的に安全性が保障されているアルゴリズムを用いて，データを暗号化することで安全性を確保している。しかし，暗号化は回路で行われるため，その回路動作時の消費電力等を測定することで，不正に内部の秘密情報を解析する攻撃が研究されている。そのため，最近では暗号回路を対象に，いくつかの不正防止回路が開発され，実用化されている。そこで申請研究では不正防止回路も含めた暗号回路に対するハードウェアトロイの対策手法と検出手法を確立する。平成25年度から平成28年度において実施した研究において，各サブテーマに関するいくつかの要素技術を開発するだけでなく，要素技術を用いた新しい技術の開発も行った。まず，対象とする暗号回路について，標準暗号AESだけでなく，IoTで使用されることが有望な軽量暗号などを対象に，不正防止回路の構造も含めていくつかの要素技術を開発した。さらに，認証暗号や改ざん検知暗号についても，いくつかの要素技術を開発した。また，トロイの検出技術に関しては，SVMや深層学習などの機械学習をベースとした手法を提案し，FPGAに実装したトロイに対して適用することで，その有効性を検証した。提案手法では，トロイのFPGAへの実装方法による違いについても，面積や消費電力について，分析・考察を行った。一方，対策手法に関しては，実用的なアプリケーションとしての車載ECUを対象としたトロイの対策技術を開発した。また，処理時間が問題になる車載システムについて，CANを実装したモックアップを用いた評価実験により，その有効性を検討した。これらの成果については，国内研究会や国際会議で発表するだけでなく，学術論文誌でも発表した。
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