ベイズ最適化を用いたDouble-Arbiter PUFに対する機械学習攻撃向け深層ニューラルネットワークのハイパーパラメータ最適化

摘要

本研究ではDAPUF に対し最新のDNN に基づくモデリング攻撃を行い，先行研究を21.1%上回る88.4%の精度で未知のレスポンスが予測できることを示した．また，ベイズ最適化に基づくハイパーパラメータの自動調整により，予測精度を90.6%まで改善できることを示した．これにより，最新の機械学習技術による攻撃を見据えた認証スキームの設計が重要であることを明らかにした．