Deep-Learning Side-Channel-Attack againt cryptographic module

フィジカル空間に多数配置されるIoT機器でデータを取得し，サイバー空間に正しく届けるためには，IoT機器に暗号モジュールを配備し，セキュアな通信やブートなどに対応する必要がある．個々のIoT機器が取得したデータの真正性はサイバーフィジカルシステム全体の信頼性に影響を与えるため，暗号モジュールに対してセキュリティ認証の導入が始まっている．米国で2019年3月に発行されたFIPS140-3では非侵襲攻撃耐性がセキュリティ要件に加わっており，暗号モジュールが動作している際の消費電力や漏洩電磁波を利用して暗号鍵を取得するサイドチャネル攻撃への耐性が必要である．一方，近年急速に発展した深層学習技術をサイドチャネル攻撃に活用すると，(1)暗号モジュールに対する高い知識がない攻撃者でも鍵取得が容易になる，(2)従来の攻撃対策の一部が無効化される，などが判明し問題となっている．本研究では暗号モジュールに対するサイドチャネル攻撃に深層学習を適用した場合の新しい攻撃手法の研究と詳細な脅威の分析，および深層学習を用いた攻撃に対する対策技術の研究を実施している．深層学習を用いたサイドチャネル攻撃には，既知の暗号鍵に対するサイドチャネル情報（処理時の電力波形）を用いて攻撃用学習モデルを構築し，そのモデルを使って，攻撃ターゲットの暗号鍵を取得するプロファイリング型攻撃と，攻撃ターゲットからの電力波形のみを使って暗号鍵を取得するノンプロファイリング攻撃に大別される．2022年度はプロファイリング攻撃として，AESハードウェア実装，軽量暗号Midori-64およびRSA公開鍵暗号に対して攻撃を実施し，査読付き国際会議発表２件，査読付き英文論文２件の発表を行った．また，ノンプロファイリング攻撃として，AESソフトウェア実装に対して攻撃を実施し，国際会議１件，査読付き英文論文1件の発表を行った.

フィジカル空間に多数配置されるIoT機器でデータを取得し，サイバー空間に正しく届けるためには，IoT機器に暗号モジュールを配備し，セキュアな通信やブートなどに対応する必要がある．個々のIoT機器が取得したデータの真正性はサイバーフィジカルシステム全体の信頼性に影響を与えるため，暗号モジュールに対してセキュリティ認証の導入が始まっている．米国で2019年3月に発行されたFIPS140-3では非侵襲攻撃耐性がセキュリティ要件に加わっており，暗号モジュールが動作している際の消費電力や漏洩電磁波を利用して暗号鍵を取得するサイドチャネル攻撃への耐性が必要である．一方，近年急速に発展した深層学習技術をサイドチャネル攻撃に活用すると，(1)暗号モジュールに対する高い知識がない攻撃者でも鍵取得が容易になる，(2)従来の攻撃対策の一部が無効化される，などが判明し問題となっている．本研究では暗号モジュールに対するサイドチャネル攻撃に深層学習を適用した場合の新しい攻撃手法の研究と詳細な脅威の分析，および深層学習を用いた攻撃に対する対策技術の研究を実施している．深層学習を用いたサイドチャネル攻撃には，既知の暗号鍵に対するサイドチャネル情報（処理時の電力波形）を用いて攻撃用学習モデルを構築し，そのモデルを使って，攻撃ターゲットの暗号鍵を取得するプロファイリング型攻撃と，攻撃ターゲットからの電力波形のみを使って暗号鍵を取得するノンプロファイリング攻撃に大別される．2022年度はプロファイリング攻撃として，AESハードウェア実装，軽量暗号Midori-64およびRSA公開鍵暗号に対して攻撃を実施し，査読付き国際会議発表２件，査読付き英文論文２件の発表を行った．また，ノンプロファイリング攻撃として，AESソフトウェア実装に対して攻撃を実施し，国際会議１件，査読付き英文論文1件の発表を行った.