論文の概要: Designing a Photonic Physically Unclonable Function Having Resilience to Machine Learning Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02440v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 03:58:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:39:40.477927
• Title: Designing a Photonic Physically Unclonable Function Having Resilience to Machine Learning Attacks
• Title（参考訳）: 機械学習攻撃に対する耐性を有するフォトニックな物理的に不可避な機能の設計
• Authors: Elena R. Henderson, Jessie M. Henderson, Hiva Shahoei, William V. Oxford, Eric C. Larson, Duncan L. MacFarlane, Mitchell A. Thornton,
• Abstract要約: 機械学習(ML)攻撃の訓練に必要なデータセットを生成するための計算PUFモデルについて述べる。 モデル化されたPUFは均一な白色雑音に類似した分布を生成する。 予備的な解析は、PUFが生成する敵ネットワークに類似したレジリエンスを示すことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.369276238599885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physically unclonable functions (PUFs) are designed to act as device 'fingerprints.' Given an input challenge, the PUF circuit should produce an unpredictable response for use in situations such as root-of-trust applications and other hardware-level cybersecurity applications. PUFs are typically subcircuits present within integrated circuits (ICs), and while conventional IC PUFs are well-understood, several implementations have proven vulnerable to malicious exploits, including those perpetrated by machine learning (ML)-based attacks. Such attacks can be difficult to prevent because they are often designed to work even when relatively few challenge-response pairs are known in advance. Hence the need for both more resilient PUF designs and analysis of ML-attack susceptibility. Previous work has developed a PUF for photonic integrated circuits (PICs). A PIC PUF not only produces unpredictable responses given manufacturing-introduced tolerances, but is also less prone to electromagnetic radiation eavesdropping attacks than a purely electronic IC PUF. In this work, we analyze the resilience of the proposed photonic PUF when subjected to ML-based attacks. Specifically, we describe a computational PUF model for producing the large datasets required for training ML attacks; we analyze the quality of the model; and we discuss the modeled PUF's susceptibility to ML-based attacks. We find that the modeled PUF generates distributions that resemble uniform white noise, explaining the exhibited resilience to neural-network-based attacks designed to exploit latent relationships between challenges and responses. Preliminary analysis suggests that the PUF exhibits similar resilience to generative adversarial networks, and continued development will show whether more-sophisticated ML approaches better compromise the PUF and -- if so -- how design modifications might improve resilience.
• Abstract（参考訳）: 物理的に拘束不能な関数(PUF)は「指紋」として機能するように設計されている。 入力問題を考えると、PUF回路は、root-of-trustアプリケーションや他のハードウェアレベルのサイバーセキュリティアプリケーションのような状況での使用に対して予測不可能な応答を生成するべきである。 PUFは通常、集積回路(IC)内に存在しているサブ回路であり、従来のIC PUFはよく理解されているが、機械学習(ML)ベースの攻撃など、悪意のあるエクスプロイトに対して脆弱性があることが証明されている。 このような攻撃は、比較的少数のチャレンジ-レスポンスペアが事前に知られている場合でも、しばしば機能するように設計されているため、予防が困難である。 したがって、よりレジリエントなPUF設計の必要性とML攻撃の感受性の分析の両方が要求される。 従来、フォトニック集積回路(PIC)のためのPUFを開発した。 PIC PUFは製造開始時の耐久性から予測不可能な応答を発生させるだけでなく、純粋な電子IC PUFよりも電磁波の盗聴攻撃の危険性も低い。 本研究では,MLベースの攻撃を受ける際に提案したフォトニックPUFのレジリエンスを解析する。 具体的には、ML攻撃の訓練に必要な大規模なデータセットを生成するための計算PUFモデルを記述し、モデルの品質を分析し、MLベースの攻撃に対するPUFの感受性について論じる。 モデリングされたPUFは、均一なホワイトノイズに類似した分布を生成し、課題と応答の潜伏関係を利用したニューラルネットワークベースの攻撃に対するレジリエンスを示す。 予備的な分析では、PUFは生成する敵ネットワークに類似したレジリエンスを示しており、継続的な開発は、より洗練されたMLアプローチがPUFを妥協し、もしそうであれば、設計変更がレジリエンスをどのように改善するかを示すだろう。

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