深層学習技術を用いたサイドチャネル攻撃

情報処理学会

説明

サイドチャネル攻撃は，暗号モジュールが動作している際の消費電力や漏洩電磁波波形を解析して暗号鍵を窃取する攻撃である．従来は暗号モジュールの動作に沿って設計した統計モデルを元に波形の解析を行っていたが，2016 年頃に深層学習モデルを用いて解析を行う深層学習サイドチャネル攻撃 (DL-SCA) が提案された．DL-SCA は深層学習モデルを訓練することで波形解析のための統計モデルを獲得することを期待する．そのため，従来の攻撃と比較して攻撃者に要求される専門知識が少なくなり，一部のサイドチャネル攻撃対策が施された暗号モジュールに対して攻撃が可能になると主張されている．本講演では DL-SCA についてその概要と近年の研究動向を紹介する．

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