論文の概要: A Security Verification Framework of Cryptographic Protocols Using
Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13249v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 02:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 15:46:52.169482
- Title: A Security Verification Framework of Cryptographic Protocols Using
Machine Learning
- Title(参考訳): 機械学習を用いた暗号化プロトコルのセキュリティ検証フレームワーク
- Authors: Kentaro Ohno, Misato Nakabayashi
- Abstract要約: 機械学習を用いた暗号プロトコルのセキュリティ検証フレームワークを提案する。
ランダムなプロトコルを自動的に生成し、セキュリティラベルを割り当てることで、任意に大規模なデータセットを作成する。
提案手法を実用的な暗号プロトコルの検証に適用して評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a security verification framework for cryptographic protocols
using machine learning. In recent years, as cryptographic protocols have become
more complex, research on automatic verification techniques has been focused
on. The main technique is formal verification. However, the formal verification
has two problems: it requires a large amount of computational time and does not
guarantee decidability. We propose a method that allows security verification
with computational time on the order of linear with respect to the size of the
protocol using machine learning. In training machine learning models for
security verification of cryptographic protocols, a sufficient amount of data,
i.e., a set of protocol data with security labels, is difficult to collect from
academic papers and other sources. To overcome this issue, we propose a way to
create arbitrarily large datasets by automatically generating random protocols
and assigning security labels to them using formal verification tools.
Furthermore, to exploit structural features of protocols, we construct a neural
network that processes a protocol along its series and tree structures. We
evaluate the proposed method by applying it to verification of practical
cryptographic protocols.
- Abstract(参考訳): 機械学習を用いた暗号プロトコルのセキュリティ検証フレームワークを提案する。
近年,暗号プロトコルの複雑化に伴い,自動検証技術の研究が注目されている。
主な技術は形式的検証である。
しかし、形式的検証には2つの問題がある: 大量の計算時間を必要とし、決定可能性を保証することはない。
本稿では,機械学習を用いたプロトコルのサイズに関して,線形順序の計算時間によるセキュリティ検証を可能にする手法を提案する。
暗号化プロトコルのセキュリティ検証のための機械学習モデルのトレーニングでは、十分な量のデータ、すなわちセキュリティラベル付きプロトコルデータの集合を学術論文やその他の情報源から収集することは困難である。
そこで本稿では,ランダムなプロトコルを自動生成し,セキュリティラベルを正規の検証ツールを用いて割り当てることで,任意の規模のデータセットを作成する方法を提案する。
さらに,プロトコルの構造的特徴を活用するために,プロトコルの系列や木構造に沿って処理するニューラルネットワークを構築する。
提案手法を実用的な暗号プロトコルの検証に適用して評価する。
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