Fugu-MT 論文翻訳(概要): Island-based Random Dynamic Voltage Scaling vs ML-Enhanced Power Side-Channel Attacks

論文の概要: Island-based Random Dynamic Voltage Scaling vs ML-Enhanced Power Side-Channel Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04859v1
Date: Thu, 8 Jun 2023 01:12:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-09 16:52:32.012290
Title: Island-based Random Dynamic Voltage Scaling vs ML-Enhanced Power Side-Channel Attacks
Title（参考訳）: 島型ランダムダイナミック電圧スケーリングとML強化電源サイドチャネル攻撃
Authors: Dake Chen, Christine Goins, Maxwell Waugaman, Georgios D. Dimou, Peter A. Beerel
Abstract要約: 島をベースとしたランダムな動的電圧スケーリング(iRDVS)手法を用いて、電力サイドチャネル攻撃を回避し、解析する。本稿では、3つ以上の独立電圧を持つシステムに有効な、教師なし機械学習(ML)ベースの攻撃を提案する。 AES-256アクセラレータの3つの変種を組み込んだ12nm FinFetプロセスでiRDVSテストチップを記述することで講演を終了する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9730519343036421
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we describe and analyze an island-based random dynamic voltage scaling (iRDVS) approach to thwart power side-channel attacks. We first analyze the impact of the number of independent voltage islands on the resulting signal-to-noise ratio and trace misalignment. As part of our analysis of misalignment, we propose a novel unsupervised machine learning (ML) based attack that is effective on systems with three or fewer independent voltages. Our results show that iRDVS with four voltage islands, however, cannot be broken with 200k encryption traces, suggesting that iRDVS can be effective. We finish the talk by describing an iRDVS test chip in a 12nm FinFet process that incorporates three variants of an AES-256 accelerator, all originating from the same RTL. This included a synchronous core, an asynchronous core with no protection, and a core employing the iRDVS technique using asynchronous logic. Lab measurements from the chips indicated that both unprotected variants failed the test vector leakage assessment (TVLA) security metric test, while the iRDVS was proven secure in a variety of configurations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,島をベースとしたランダムな動的電圧スケーリング(iRDVS)アプローチによる電力サイドチャネル攻撃の回避と解析を行う。まず, 独立電圧島数が信号対雑音比およびトレースのずれに与える影響を解析した。そこで我々は,3つ以上の独立電圧を持つシステムにおいて,非教師なし機械学習(ML)による攻撃を効果的に行うことを提案する。しかし,4つの電圧島を持つ iRDVS は 200k の暗号トレースで破壊できないため,iRDVS が有効である可能性が示唆された。 AES-256アクセラレータの3つの変種を組み込んだ12nm FinFetプロセスでiRDVSテストチップを記述することで講演を終了する。これには同期コア、保護のない非同期コア、非同期ロジックを使ったirdvs技術を使用したコアが含まれる。チップからの実験では、2つの未保護変種がテストベクトルリーク評価(TVLA)の安全性試験に失敗し、iRDVSは様々な構成で安全であることが証明された。

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