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アイテム
キャッシュ構造脆弱性の強化学習による探索における無駄な操作の削減
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233064
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233064deb13c94-ab49-47ed-878b-91217a7dbdc7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-IOT24064044.pdf (363.8 kB)
2026年3月5日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, IOT:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-05 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | キャッシュ構造脆弱性の強化学習による探索における無駄な操作の削減 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Reducing Useless Actions in RL-based Vulnerability Search for Cache-timing Attacks | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | IOT-F | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 立命館大学情報理工学部 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立命館大学情報理工学部 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University | ||||||||||
| 著者名 |
中西, 奏人
× 中西, 奏人
× 穐山, 空道
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| 著者名(英) |
Kanato, Nakanishi
× Kanato, Nakanishi
× Soramichi, Akiyama
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | キャッシュタイミング攻撃は，マイクロプロセッサのキャッシュメモリのタイミング情報を悪用することにより，システムのセキュリティを脅かす攻撃であり，大きな脅威だと考えられている．既存の研究では，この攻撃に効果的に対抗するために，強化学習を用いた自動探索ツールである AutoCAT [1] が開発された．しかし，AutoCAT の探索プロセスにはキャッシュ状態に変化を与えない無駄な操作が平均して約 19.10% 存在することがわかった．そこで AutoCAT の訓練プロセス中に無駄な操作が行われた際には負の報酬を与えることを提案する．提案手法により，無駄な操作の割合は平均して約 15.56% に低下し，約 3.54 ポイントの改善が見られた． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Cache-timing attacks exploit timing measurements on cache accesses to maliciously retrieve secret information and is becoming an urgent threat to system security. AutoCAT [1] leverages reinforcement learning (RL) to assess if a given cache structure is vulnerable to cache-timing attacks. In this paper, we first show that 19.10% in average of the actions taken by AutoCAT are “useless”, meaning that they do not change the cache states. We then propose to give negative rewards when useless actions are taken so that they are avoided in the learning process. Our method reduces the useless actions to 15.56% in average. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA12326962 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告インターネットと運用技術（IOT） 巻 2024-IOT-64, 号 44, p. 1-8, 発行日 2024-03-05 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8787 | |||||||||
| 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 | |||||||||
