核心概念
本稿では、ハードウェアPUFの代わりにタンデムニューラルネットワークと分割学習を用いることで、軽量かつ安全なIoTデバイス認証を実現する新しい手法「LPUF-AuthNet」を提案する。
要約
LPUF-AuthNet: タンデムニューラルネットワークと分割学習を用いた軽量PUFベースのIoT認証
本論文は、モノのインターネット(IoT)デバイスにおける安全な認証のための軽量な物理複製困難関数(PUF)ベースの新しい手法、LPUF-AuthNetを提案する。
2025年までに750億台を超えるデバイスが接続されるIoTの急速な普及に伴い、セキュリティ、特にデバイス認証が重要な課題となっている。
従来の暗号化手法は、計算能力やストレージ容量が限られているIoTデバイスには適さない。
PUFは、その物理的な一意性を利用した堅牢なセキュリティソリューションとして期待されているが、従来のPUFシステムは機械学習攻撃に脆弱であり、大規模なデータセットが必要となる。
本研究は、これらの課題を克服するために、タンデムニューラルネットワーク(TNN)と分割学習(SL)パラダイムを組み合わせた軽量なPUFメカニズムであるLPUF-AuthNetを提案する。