サイバー攻撃による異常動作検知機能を持ったプロセッサの開発

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汎用的なコンピュータやスマートフォンに搭載されているプロセッサは、コア数、動作クロック、メモリ、外部記憶などを増大させることにより性能を向上している。一方、近年必要性が高まっているIoTデバイスは、低価格で実装される機能が限定的、などの理由により、CPUの処理能力やメモリ容量などが汎用プロセッサと比べて少ない傾向にある。そのため、アンチウイルスソフトウェアなどのセキュリティ対策機能を追加で実装するリソースの確保が困難であり、新たなセキュリティ対策方法が求められている。そこで、本研究では、IoTデバイスのような限られたリソース上でセキュリティ対策を実現できるよう、プログラムが動作した時に得られるキャッシュヒット率などの情報を機械学習し、プログラムの異常な挙動を検知する機構をプロセッサ内部に実装する。ソフトウェアの異常動作検知機能をプロセッサ内部に実装することにより、アンチウイルスソフトに依存しない、IoT機器のセキュリティ対策を可能とすることを目的としている。2019年度は、異常動作の検知に適するプロセッサ内部情報を選定し、サンプリングによる効率的な学習などの検討をエミュレーション環境で行い、プログラムの異常な挙動が検知可能であることを確認した。提案機構をFPGAに実装するにあたっては、検知を行う判別器をプロセッサに同居させる必要がある。そのためには判別器の回路規模を縮小する必要があり、2020年度は判別器のサイズ削減手法について検討を行うとともに、FPGA上でオープンアーキテクチャのCPUであるRISCVを実装し、学習済の判別器を結合させることで、それらが連携して動作することを確認した。2021年度は異常検知の特徴量変更やCPUと判別器の通信方法を変更することにより、キャッシュを持たない、より小規模なプロセッサに対応する方法を評価検討し、その有効性を確認した。