ＩｏＴ時代における機械学習を用いたハードウェアトロイ識別に関する研究

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本研究の目的は、(1)機械学習を用いてハードウェアトロイの特徴を学習することで、回路設計情報における未知のハードウェアトロイに対し90%以上の精度で検出する手法を構築することと、(2)ハードウェア製造以後の脅威にも対応するため、ハードウェア動作時におけるサイドチャネル情報を用いたハードウェアトロイ検出手法を構築することである。この目的を達成するため、当該年度においては目的(2)に着目して、ハードウェア動作時における異常動作検知に有用な特徴量を抽出し、機械学習を利用して悪意のある機能の発現を検知する。さらに、前年度に実施した目的(1)を達成するための手法を発展させる。当該年度においては、研究目的(2)を達成するための研究課題として、(a) ハードウェア動作時に回路から得られる消費電力などのサイドチャネル情報から得た特徴量を抽出することと、(b) 抽出した特徴量にもとづき悪意のある機能の発現を検知する手法を構築することが挙げられる。(a)に関して、サイドチャネル情報のうち比較的容易に得られる消費電力にもとづき、ハードウェアのスリープ状態と通常動作状態における動作波形の違いに着目して特徴量を抽出した。(b)に関して、(a)で抽出された特徴量にもとづき、異常検知アルゴリズムを計算機上に実装した。実装した異常検知アルゴリズムにより、検出された箇所を悪意のある動作の発現として疑わしい箇所として検出できることを確認した。上記に加え、研究目的(1)を発展させ、より多くのベンチマークを利用してその有効性を検証した。また、研究目的(2)において、実世界で利用されるハードウェアデバイスに装着して消費電力を測定する装置を開発・実装し、この装置がハードウェアデバイスの異常動作検知に有効に機能することを確認した。