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近年、社会におけるIoTシステムの活用が進展している。我が国が目指す Society 5.0 は、「サイバー空間とフィジカル空間（現実世界）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会」と定義されており、一例として、フィジカル空間のセンサから IoT を通じて情報が集積（ビッグデータ）され、人工知能（AI）が解析し、高付加価値な情報、提案、機器の制御などを、フィジカル空間にフィードバックすることが示されている。一方で、IoTシステムへのサイバー攻撃によりサービス停止や不正操作等の問題が発生すると、我々の生活や経済・社会活動に深刻な影響を及ぼす可能性がある。本論文では、特に、サイバー空間からフィジカル空間へのフィードバックとして、物理的な作用を及ぼすIoTアクチュエータにおけるセキュリティについて考察した結果について述べる。また、IoTアクチュエータにおける今後のセキュリティ対策の方向性について示す。 サイバー攻撃に対するレジリエントな縮退運転システムの設計と実装 Synthesis and implementation of Resilient Fallback Control System ◎阪田恒晟(電気通信大学), 藤田真太郎(電気通信大学), 澤田賢治(電気通信大学), 遠藤 浩通(日立製作所), 松本 典剛(日立製作所) Enabling Integrity Protection for GitOps based Application Deployment Enabling Integrity Protection for GitOps based Application Deployment ◎Kugamoorthy Gajananan(IBM Research – Tokyo), Yuji Watanabe(IBM Research – Tokyo), Hirokuni Kitahara(IBM Research – Tokyo), Ruriko Kudo(IBM Research – Tokyo) Enabling Integrity Protection for GitOps based Application Deployment. 耐量子鍵カプセル化メカニズムに対する一般化サイドチャネル攻撃 A Generic Side-Channel Attack on Post-Quantum KEMs 〇上野 嶺(東北大学/JST CREST/JSTさきがけ), 草川 恵太(日本電信電話株式会社 NTT社会情報研究所), 田中 裕太郎(東北大学/JST CREST), 伊東 燦(東北大学/JST CREST), 高橋 順子(日本電信電話株式会社 NTT社会情報研究所), 本間 尚文(東北大学/JST CREST) フーリエ解析ベース攻撃に対するECDSAのエラーレートに基づく解析 Error-rate-based analysis of ECDSA against Fourier analysis-based attacks ◎大﨑俊輔(筑波大学情報学群情報科学類), 國廣昇(筑波大学システム情報系) ECDSAで署名生成時に使用されるnonceの部分情報，対応するメッセージのハッシュ値，署名の3つ組がある個数以上漏洩した場合，秘密鍵は復元されることが知られている．秘密鍵を復元する格子ベースの攻撃では160-bit, 256-bitの秘密鍵に対して，それぞれnonceが2-bit，4-bit漏洩していれば効率よく復元できる．フーリエ解析ベースの攻撃では，160-bit, 256-bitの秘密鍵に対して，それぞれ，エラー付きで1-bit，2-bitが得られた場合でも復元可能である．したがって，フーリエ解析ベースでは格子ベースに比べて漏洩するnonceの長さが短い場合でも復元することは可能である．しかし，必要な署名数や計算機資源，時間において効率的ではない．Aranhaらは得られるnonceのエラーレートがある特定の値のときに必要となる署名数，メモリ，時間の評価を行っている．しかし，エラーレートが変化した場合に，それぞれがどのように変化するのかは評価されておらず，明らかではない．本発表ではエラーレートの大きさによって，それらのパラメータがどのように変化するのか等の関係性を明らかにする． 動的 FPGA 電源電流の RTL 解析に基づく電力解析攻撃への耐性予測 Power Analysis Attack Resistance Prediction Based on RTL Calculation of Dynamic FPGA Power Current ◎日室雅貴(岡山大学), 五百旗頭健吾(岡山大学), 豊田啓孝(岡山大学) 筆者らはIC 外部の電源配線上における電力解析攻撃耐性を予測することを目的にしている．攻撃結果予測のためには，ICのスイッチング動作に起因する動的電源電流を求める必要があり．これまではゲートレベルのシミュレーションに基づいた高分解能な見積もりが行われている．ただし，IC 内部には容量性があるため，IC 外部に漏洩する高次高調波成分は理論的にも観測事実と しても十分小さい．そのため，本稿ではRTLでシミュレー ションしたトグルレートに基づいて各クロックにおける 動的電流の総和を計算し，三角波パルスに変換する．また，AES処理のターゲットラウンドにのみ電流を見積もり，その平均値と分散値を他ラウンドの電流に適用することで，解析時間をさらに短縮する．今回，FPGA搭載基板に対する相関電力解析攻撃結果をシミュレーションしたところ，提案手法により，基板上で観測される漏洩波形と電力解析攻撃結果を十分 な精度で予測できること示した． パイプライン化されたAES S-boxへのフォールト攻撃に対する安全性評価 Security Evaluation against Fault Attacks on Pipelined AES S-box ◎平田遼(電気通信大学), 宮原大輝(電気通信大学), 李陽(電気通信大学), 三浦典之(大阪大学), 崎山一男(電気通信大学) 暗号ハードウェアに対する物理攻撃が驚異とされており，攻撃への対策手法の安全性検証は重要である．物理攻撃には，デバイスの物理特性を観察し秘密情報を得るPassive型の攻撃や，攻撃者が暗号デバイスに影響を与えるActive型の攻撃がある．Passive型とActive型を組み合わせた攻撃も報告されており，これらの攻撃への対策としてCHES2019でM&M（Masks and Macs）という手法が提案された．SCIS2021では，M&Mにより対策されたAES暗号ハードウェアに対するDFA攻撃を検討し，実験により鍵復元が可能であることを示した．本稿では，パイプライン化されたS-boxに対するフォールト攻撃の可能性を議論する．また，フォールト攻撃の検証として，M&Mにより対策されたAES暗号を実装したASICを用いた実験を行う． サイドチャネル攻撃により得られるBinary GCD演算系列に対するエラーモデル Error model for binary GCD operation sequences obtained by side-channel attacks ◎谷健太(筑波大学システム情報工学研究群), 國廣昇(筑波大学システム情報系) OpenSSLの特定のバージョンでは，RSA暗号の秘密鍵である二つの素数を生成する際にBinary GCDアルゴリズムが使用される．Aldayaらは，CHES2019において，サイドチャネル攻撃に対して，このアルゴリズムが脆弱であり，アルゴリズムのエラー付き演算系列からRSA暗号の秘密鍵を復元できることを示している．Aldayaらの研究を受けて，我々はCSS2021で新たなアルゴリズムを提案している．数値実験の結果は，エラーの確率分布情報が既知であれば，攻撃者はより高い確率で演算系列のエラーを訂正し，秘密鍵を入手することが可能であることを示している．そのため，正確なエラーモデルを導出できれば，どの程度のエラーが含まれているとき攻撃が成功するかをより厳密に評価することができる．本稿では，まず，Aldayaらが提案する演算系列を取得する攻撃を用いて，サイドチャネル情報を収集する．次に，サイドチャネル情報を解析し，エラーの確率分布を分析し，エラーモデルの導出を行う．これにより，Binary GCDアルゴリズムの脆弱性を利用した攻撃のより厳密な評価が可能となる． 最終ラウンド候補の認証機能付き軽量暗号に対する高位合成の評価 Evaluation of High-Level Synthesis for Finalists in Authenticated Lightweight Cryptography ◎竹本 修(名城大学大学院), 池崎 良哉(名城大学大学院), 野崎 佑典(名城大学), 吉川 雅弥(名城大学) RAMBleedによるOpenSSL暗号鍵導出 Derivation of OpenSSL Cryptographic Key with RAMBleed ◎冨田千尋(神戸大学大学院工学研究科), 瀧田愼(兵庫県立大学大学院情報科学研究科), 福島和英(株式会社KDDI総合研究所 情報セキュリティグループ), 仲野有登(株式会社KDDI総合研究所 情報セキュリティグループ), 白石善明(神戸大学大学院工学研究科), 森井昌克(神戸大学大学院工学研究科), ビットコインスロットマシンゲーム pc. ラッキーニッキーカジノ（LuckyNiki Casino） 日本在住のプレイヤーの基準通貨： 米ドル 出金最大額： 月間$10,000. ネットベットカジノ（NetBet Casino） 日本在住のプレイヤーの基準通貨： 米ドル 一度あたり出金最大額： 上限なし. ステークカジノ（Stake Casino） 日本在住のプレイヤーの基準通貨： 日本円、ビットコイン、イーサリアム他仮想通貨7種 一度あたり出金最大額： 上限なし. ベラジョンカジノ（Vera & John Casino） Vera & Johnはすでに日本のプレイヤーの間でかなりの人気を得ています。このオンラインカジノは定期的に魅力的なボーナスやプロモーションを提供するだけでなく、たとえばスロットトーナメントが好きな方にはそれ用のオファーなど、お客様個人に特化したオファーが用意されています。当サイトのほとんどのおすすめカジノがライブディーラーゲームを提供していますが、Vera & Johnではアジア人ライブディーラーのゲームも用意されていることに注目です。 レビューを読む, ビットコインスロットマシンゲーム pc. 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パッシブフィンガープリントによる多値分類モデルを用いたID推定の試み A Proposal for Identity Prediction Using Passive Fingerprints by Multi-class Classification Model ◎升田尚幸(明治大学), 神章洋(明治大学大学院), 渡名喜瑞稀(明治大学大学院), 藤井達也(明治大学大学院), 利光能直(明治大学大学院), 高山眞樹(明治大学大学院), 齋藤孝道(明治大学) ハードウェア実装AESに対するMulti-bitラベルを用いたノンプロファイリング深層学習サイドチャネル攻撃 Non-Profiling Deep Learning Side-Channel Attacks using Multi-bit label against Hardware-Implemented AES ◎福田 悠太(立命館大学), 吉田 康太(立命館大学), 黒田 訓宏(立命館大学), 藤野 毅(立命館大学) 深層学習を用いたサイドチャネル攻撃はプロファイリング攻撃が主として報告されてきたが，2019年，Timonによりノンプロファイリング攻撃として差分深層学習解析(Differential Deep-Learning Analysis: DDLA)が提案された．この攻撃手法は，各鍵候補ごとに深層学習モデルを学習し，lossやaccuracyといった指標を比較することで秘密鍵を明らかにする．Timonは，暗号回路動作中の中間値の1bit(LSBまたはMSB)に着目し，ソフトウェア実装されたAESに対して攻撃を行った．一方で我々がハードウェア実装にこの手法を適用したところ，HDリークが観察しにくいレジスタが存在することから全ての部分鍵を明らかにすることができなかった．本稿では，この問題を解決するために，1 bitのみに着目せずにすべてのbitに着目するmulti-bit DDLA を提案する．実験では，ASIC実装されたRSM-AESに対してmulti-bit DDLAを評価した．すべての部分鍵を窃取できたことを報告する． M&Mにより対策されたAES暗号ハードウェアの乱数依存性について On the Dependency of Randomness in AES Hardware with M&M Countermeasure ◎塚原 麻輝(電気通信大学), 平田 遼(電気通信大学), 宮原 大輝(電気通信大学), 李 陽(電気通信大学), 崎山 一男(電気通信大学) 消費電力や暗号化計算時間などを利用して鍵復元を行うサイドチャネル解析や，暗号システムに故障を発生させ誤りを含む暗号文を用いて鍵復元を行う故障利用解析が存在する.これらの物理攻撃の対策としてM&M(Masks and Macs)がCHES2019にてMayerらによって提案された.M&Mは，サイドチャネル解析対策のMaskingと故障利用解析対策のInfective countermeasureに情報理論的Macタグを利用した手法である.本研究の目的は，M&Mにおける乱数が暗号ハードウェアの安全性にどのくらい寄与するのかを検証することであり，サイドチャネル解析に対する対策手法の本質を理解することである.本稿では，M&Mにより対策されたAES暗号を実装した暗号ハードウェアに対して，乱数生成回路の動作周波数を調整しながら暗号化処理中の消費電力を測定し，安全性の検証を行う. バレルシフタと加算器によるビット非独立なサイドチャネルリークの発生機序とその対策 Causality and Countermeasures of Bit-Interaction Side-Channel Leakage from Barrel Shifter and Adder ◎浅野多聞(電気通信大学), 菅原健(電気通信大学) 本稿はPROOFS2021で発表済みの内容に基づく．マスキングは，サイドチャネル攻撃への対策として一般的であり，効率的な実装方法の研究が進んでいる．なかでもシェア・スライシングと呼ばれるマスキングの実装技法では，シェアの全要素を同一の汎用レジスタに詰めることで，CPUのビット演算の並列性を利用して効率的な処理を可能としている．しかし，Gaoらはシェア・スライシングの安全性の前提条件に反するビット非独立なリークが，ARMプロセッサの一部のシフト命令で発生することを実験により明らかにした．また筆者らはSCIS2021でオープンソースの RISC-V 実装を対象にした論理シミュレーションによって ALU 内の加算器とバレルシフタでビット非独立なリークが発生していることを示した．一方で，その具体的な発生機序は明らかになっておらず，課題となっていた．そこで本稿では，論理シミュレーションによって加算器とバレルシフタによるビット非独立なリークの発生機序を明らかにする．またALUにこれらを実装する際の対策法とバレルシフタによるビット非独立なリークのソフトウェアによる対策法を提案する．, ビロクシで遊べる最高のビットコインスロットマシン. 組込み型ハイパーバイザにおけるVirtIOを利用した不正ファイルアクセス監視方法 Malicious File Access Monitoring using VirtIO in Embedded Hypervisor ◎大野 仁(パナソニック株式会社), 今本 吉治(パナソニック株式会社), 安齋 潤(パナソニック株式会社) 時系列データベースを用いたCANの侵入検知システムの提案 The Intrusion Detection System for CAN with time-series database 〇倉地 亮(名古屋大学), 高田 広章(名古屋大学), 足立 直樹(株式会社オートネットワーク技術研究所), 上田 浩史(株式会社オートネットワーク技術研究所), 宮下 之宏(株式会社オートネットワーク技術研究所) ISO/SAE 21434プロセスを踏まえた車載IDSの要件分析 Requirements Analysis of Automotive IDS based on ISO/SAE 21434 〇倉地 亮(名古屋大学), 佐々木 崇光(パナソニック株式会社), 氏家 良浩(パナソニック株式会社), 松島 秀樹(パナソニック株式会社) この10 年の間に実際に販売される自動車のセキュリティ上の脆弱性を突く攻撃事例が多数報告されており，今後も益々増加することが予想される．その一方で，自動車の侵入検知システムの機能要求が明確ではないことが課題である．このため，本論文では，AUTOSAR のIDS-M やExtended Vehicleなどの業界標準から仮想車両アーキテクチャを想定し，そのシステムの特徴から自動車内に配置される侵入検知システムの機能要件を分析し導出する．そして，導出された機能要求がデジタルフォレンジックやISO/SAE 21434 で示される要件を充足するか検証した． 深層強化学習によるWebアプリケーションのペネトレーションテストの自動化に向けて Towards Automation of Penetration Testing for Web Applications by Deep Reinforcement Learning 〇久野 朔(東京大学生産技術研究所), 松浦 幹太(東京大学生産技術研究所) 近年、ますます激しさを増すサイバー攻撃による情報の流出やシステムの改ざんなどの危険性に対し、実際に攻撃を行い脆弱性を発見するペネトレーションテストは非常に有効である。しかし、これには十分に訓練された人員が必要であるため、大きなコストが要求される。 この問題を解消するために強化学習・深層学習・深層強化学習などを用いた研究が存在している。 本稿では、webアプリケーションを対象としたペネトレーションテストの効率化のために深層強化学習によって既存のツールおよびexploitを統合することを目標とする。最初に、著名なwebアプリケーションのバージョンと公開されているexploitを元に作成した模擬環境で、各バージョンに適応するexploitを見つけ出すタスクに深層強化学習を適用し、正しく学習を行ったエージェントがexploitを見つけ出せることを示す。 次いで、認証状態とアプリケーションの相互関係による状態遷移の概念を導入した模擬環境を作成し、これに対して深層強化学習を行うことにより、より複雑なペネトレーションテスト分野における深層強化学習の有効性について検討する。 フィッシングを識別するための機械学習におけるデータセットの影響 Effects of datasets on machine learning to identify Phishing 〇中本 雄一(長崎県立大学), 加藤 雅彦(長崎県立大学) リクエストパラメータ変換によるWebアプリケーション脆弱性診断ツールの精度向上に関する研究 Improving Web Application Vulnerability Testing Tool by Request Parameter Conversion ◎木村正太朗(情報セキュリティ大学院大学), 大久保隆夫(情報セキュリティ大学院大学)
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