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비트연산자와 입력 위치 선택이 가능한 XAT(XOR-AND Transpose)-PUF에 관한 연구
백창재(Changjae Beak),박서현(Seo Hyeon Park),이정원(Jungwon Lee),선우경(Wookyung Sun) 대한전자공학회 2022 전자공학회논문지 Vol.59 No.12
최근 IoT 기술이 생활의 전반적인 영역으로 확대되며 사람의 개입 없이 기기와 기기 간, 기기와 서버 간의 보안에 대한 중요성이 대두되었다. 하지만 소프트웨어 보안 기술의 취약점이 발견되었고, 그 해결책으로 강력한 보안을 제공할 수 있는 하드웨어 보안 기술 기반의 물리적 복제 방지 기술(Physical Unclonable Function, PUF)이 제안되었다. PUF는 공정 과정에서 발생하는 편차를 활용하여 챌린지-리스폰스 쌍(Challenge-response Pair, CRP)을 생성한다. 하지만 PUF는 자체적인 성능이 좋더라도, 공격자가 CRP를 알고 있는 경우 머신러닝 공격에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 출력될 수 있는 CRP 경우의 수를 증가시키기 위해 ROW-COL selector로 입출력의 구조를 선택하고 비트연산자를 선택할 수 있는 XOR-AND Transpose-PUF(XAT-PUF)와 이를 멀티 비트 구조로 구현한 Multi Combination-XAT(MC-XAT)구조를 제안한다. 실험을 통해 제안하는 구조는 머신러닝 공격 방어 성능 개선율에서 Multi Array-Selected Bit-line Current-PUF(MA-SBC) 대비 평균 258%, MC-SBC 대비 평균 83% 향상됨을 확인하였으며, PUF 성능평가 지표에서도 기존 멀티 비트 구조보다 우수성을 보여주었다. 또한, 제안하는 구조를 FPGA를 이용하여 Implementation 소모자원 성능 분석까지 수행하였다. The importance of establishing security for device-to-device or device-to-server communication without human intervention emerges as the IoT technology has grown to be an integral part of everyday life. However, vulnerabilities were found in software security technology, and Physical Unclonable Function (PUF) was proposed as a solution with stronger security. PUF uses deviations from the process to generate challenge-response pairs (CRP). PUF itself is strong, but it is vulnerable to machine learning attacks if an attacker knows some of the CRP values. This paper proposes a XOR-AND Transpose-PUF(XAT-PUF) that increases the number of CRP cases by using a ROW-COL selector for I/O structures and making it possible to select bit operators. In addition, Multi Combination-XAT(MC-XAT) expressed in a multi-bit structure is also proposed. The simulation results that the proposed structure improved by an average of 258% compared to MA-SBC and 83% compared to MC-SBC in the improvement rate of machine learning attack defense performance. In addition, the proposed structure is implemented up to the resource consumption performance using FPGA.
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박서현(Seo Hyeon Park),백창재(Changjae Beak),이정원(Jungwon Lee),선우경(Wookyoung Sun) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.11
As IoT technology has developed, security becomes important. However, there are weaknesses in software security, therefore hardware-based Physical Unclonable Function (PUF) has been proposed. PUF, which generates challenge-response pairs, has a disadvantage it is vulnerable to machine learning attacks. Therefore, we propose a structure with a feedback process by mimicking a multilayer neural network to prepare for machine learning attacks and reuse the state distribution. As a result, the prediction accuracy of machine learning attacks using CRP decreased by 3.1%, 6%, and 3.1%, respectively, in both LR, SVM, and MLP compared to MC-XAT.
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