深層学習を用いた非プロファイル型サイドチャネル解析の再考

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-07-12
• タイトル: 深層学習を用いた非プロファイル型サイドチャネル解析の再考
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Revisit of Non Profiled Side Channel Analysis via Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: HWS
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nat. Inst. of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nat. Inst. of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nat. Inst. of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nat. Inst. of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nat. Inst. of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者名: 今福, 健太郎; 川村, 信一; 野﨑, 華恵; 坂本, 純一; 大須賀, 彩希
• 著者名(英): Kentaro, Imafuku; Shinichi, Kawamura; Hanae, Nozaki; Junichi, Sakamoto; Saki, Osuka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 深層学習を用いた非プロファイル型のサイドチャネル解析について，セキュリティ解析としての位置付けや解析の背後にある基本的なアイディアを概説した後，従来法では秘密情報の候補数と同じ数の学習過程が必要であり計算リソースへの要求も大きかったところ，候補数に依らない一回分の学習のみで済む新しいタイプの非プロファイル型サイドチャネル解析を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: After a brief review of non-profile side channel analysis using deep learning, we propose some improved versions of the original analysis. The proposed versions require only one learning process, regardless of the number of candidate secret information, and differ from the original, which requires the same number of learning processes as the number of candidates.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2022-SPT-48, 号 2, p. 1-6, 発行日 2022-07-12
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会