論文の概要: Interpreting Emergent Features in Deep Learning-based Side-channel Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00384v2
- Date: Tue, 04 Nov 2025 10:32:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:25.968768
- Title: Interpreting Emergent Features in Deep Learning-based Side-channel Analysis
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたサイドチャネル解析における創発的特徴の解釈
- Authors: Sengim Karayalçin, Marina Krček, Stjepan Picek,
- Abstract要約: サイドチャネル分析(SCA)は、意図しない物理的信号を利用してセキュアなデバイスから秘密情報を抽出することで、現実世界の脅威となる。
近年、ディープラーニングがSCAの顕著な手法として登場し、解釈可能性の犠牲で最先端の攻撃性能を実現している。
本研究では、SCAでトレーニングされたニューラルネットワークに機械論的解釈可能性を適用し、側チャネルトレースのテクスチャ情報を利用したテクスチャショーモデルを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.54241135461798
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Side-channel analysis (SCA) poses a real-world threat by exploiting unintentional physical signals to extract secret information from secure devices. Evaluation labs also use the same techniques to certify device security. In recent years, deep learning has emerged as a prominent method for SCA, achieving state-of-the-art attack performance at the cost of interpretability. Understanding how neural networks extract secrets is crucial for security evaluators aiming to defend against such attacks, as only by understanding the attack can one propose better countermeasures. In this work, we apply mechanistic interpretability to neural networks trained for SCA, revealing \textit{how} models exploit \textit{what} leakage in side-channel traces. We focus on sudden jumps in performance to reverse engineer learned representations, ultimately recovering secret masks and moving the evaluation process from black-box to white-box. Our results show that mechanistic interpretability can scale to realistic SCA settings, even when relevant inputs are sparse, model accuracies are low, and side-channel protections prevent standard input interventions.
- Abstract（参考訳）: サイドチャネル分析(SCA)は、意図しない物理的信号を利用してセキュアなデバイスから秘密情報を抽出することで、現実世界の脅威となる。
評価ラボは、デバイスセキュリティの認証にも同じ技術を使用している。
近年、ディープラーニングがSCAの顕著な手法として登場し、解釈可能性の犠牲で最先端の攻撃性能を実現している。
ニューラルネットワークがシークレットを抽出する方法を理解することは、そのような攻撃に対する防御を目的としたセキュリティ評価者にとって重要である。
本研究では、SCAでトレーニングされたニューラルネットワークに機械論的解釈可能性を適用し、側チャネルトレースにおける \textit{what} リークを利用した \textit{how} モデルを明らかにする。
我々は、学習した表現をリバースエンジニアに提供し、最終的に秘密のマスクを回収し、評価プロセスをブラックボックスからホワイトボックスに移行した。
本結果から, 機械的解釈性は, 入力が疎い場合でも, モデル精度が低く, サイドチャネル保護が標準入力介入を妨げている場合においても, 現実的なSCA設定に拡張可能であることが示された。
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