| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-07-16 |
| タイトル |
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タイトル |
センサデバイスの非理想特性を利用した固有性抽出法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Potential Method to Extract Uniqueness from Non-Ideality of Sensor Device |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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神戸大学 |
| 著者所属 |
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神戸大学 |
| 著者所属 |
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神戸大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kobe University |
| 著者名 |
チィボ, コンスタンロッヅ
永田, 真
三浦, 典之
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| 著者名(英) |
Thibaut, Constant-Lotz
Makoto, Nagata
Noriyuki, Miura
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
今日の世界中での IoT ネットワークの急速な広がりにより，セキュリテイの重要性がこれまでになく高まっている．この IoT ネットワークにおけるセキュリティの要は，情報の入力となるセンサデバイスにある．しかしながら，コスト制約の厳しいフロントエンドのセンサデバイスは，なりすましや改竄などの攻撃に対して脆弱である場合が多い．そこで，本論文では，センサによって取得したデジタルデータとその出処であるセンサを結びつける手法として，データ中に潜在的に内在するセンサデバイスの固有性を抽出する方法について議論する．そのよ
うな固有性は，デバイスの非理想特性の中に見出すことができる．この機能を大きなハードウェア上の追加コストなしで実現するために，どのようなセンサデバイスにも必ず存在するアナログデジタル変換器 (ADC) の利用を検討した．中でも ADC の微分非直線性誤差 (DNL) は，デバイスの固有性を効率的に分類する上で重要な候補である．また，ADC の DNL は，物理的に複製することも困難なため，物理的な偽物のセンサなりすまし攻撃に対するセキュリティレベルについても強化できる． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The omnipresence of the IoT network in today's world makes its security more important than ever. The key point of this IoT network security is the input (i.e. the sensor device). However, the cost limitation of the sensor makes them veiy vulnerable to spoofing or manipulation attacks. In this paper, we discuss of the method to bind digitally-captured data to its source sensor itself by extracting the device uniqueness inherently embedded in the data. Such uniqueness could be found in the device non-ideality. In order to realize this functionality without increasing the hardware overhead, we utilize Analog-to-Digital Converter (ADC) at necessity present in every sensor device. Differential Non-Ideality (DNL) of ADC is one good candidate to efficiently classify the device uniqueness. As it is also physically unclonable, the security level could be enhanced against a physical sensor mimic attack. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628305 |
| 書誌情報 |
研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）
巻 2019-SPT-34,
号 61,
p. 1-2,
発行日 2019-07-16
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8671 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SPT19034061.pdf (1.2 MB)
