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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2023
  4. 2023-SLDM-204

入力デコーダを使用したMTJ-PUFの提案と機械学習耐性の評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228882
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228882
42e6cf87-a56e-45e0-9030-996b25ef6359
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM23204015.pdf IPSJ-SLDM23204015.pdf (1.9 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-10
タイトル
タイトル 入力デコーダを使用したMTJ-PUFの提案と機械学習耐性の評価
タイトル
言語 en
タイトル MTJ-PUF with Input Decoder and Evaluation of Machine Learning Resistance
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 VLSI設計技術
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
芝浦工業大学大学院理工学研究科
著者所属
芝浦工業大学大学院理工学研究科
著者所属(英)
en
Shibaura Institute of Technology
著者所属(英)
en
Shibaura Institute of Technology
著者名 菊地, 拓

× 菊地, 拓

菊地, 拓

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宇佐美, 公良

× 宇佐美, 公良

宇佐美, 公良

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著者名(英) Takumi, Kikuchi

× Takumi, Kikuchi

en Takumi, Kikuchi

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Kimiyoshi, Usami

× Kimiyoshi, Usami

en Kimiyoshi, Usami

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 LSI の個体認証技術の 1 つである PUF (Physically Unclonable Function) は,機械学習 (ML) を用いたモデリング攻撃による脆弱性の問題がある.本稿では,モデリング攻撃に対する耐性を向上させるために,製造時に生じる MTJ (Magnetic Tunnel Junction) のばらつきを使用した,入力デコーダ型 MTJ-PUF を提案する.提案した MTJ- PUF に対して,多層パーセプトロン (MLP),線形回帰 (LR),サポートベクターマシン (SVM) を用いたモデリング攻撃を行い脆弱性を評価した結果,それぞれの予測精度は理想値である 50% に近い値であり,提案する入力デコーダ型 MTJ-PUF は ML 攻撃に耐性があることが示された.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Physically Unclonable Function (PUF), one of the LSI individual authentication techniques, is vulnerable to machine learning (ML) modeling attacks. In this paper, we propose an input-decoder type MTJ-PUF that uses the variation of MTJ (Magnetic Tunnel Junction) during manufacturing to improve the resistance against modeling attacks. We evaluated the vulnerability of the proposed MTJ-PUF to modeling attacks using the multilayer perceptron (MLP), linear regression (LR), and support vector machine (SVM). Results demonstrated that the prediction accuracy of each modeling attack is close to the ideal value of 50%, indicating that the proposed input decoder MTJ-PUF is resistant to ML attack.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11451459
書誌情報 研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)

巻 2023-SLDM-204, 号 15, p. 1-6, 発行日 2023-11-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
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
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Ver.1 2025-01-19 11:41:03.321268
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