AIハードウェアを指向したニューラルネットワーク物理的複製不可能関数とその評価

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/07/01

タイトル(英語): AI Hardware Oriented Neural Network Physical Unclonable Function and its Evaluation

著者名: 野崎　佑典（名城大学 理工学部），柴垣　和也（名城大学 大学院 理工学研究科），竹本　修（名城大学 大学院 理工学研究科），吉川　雅弥（名城大学 理工学部）

著者名(英語): Yusuke Nozaki (Faculty of Science and Technology, Meijo University), Kazuya Shibagaki (Graduate School of Science and Technology, Meijo University), Shu Takemoto (Graduate School of Science and Technology, Meijo University), Masaya Yoshikawa (Faculty of Science and Technology, Meijo University)

キーワード: AIハードウェア，認証，物理的複製不可能関数，ニューラルネットワーク，ハードウェアセキュリティ　　AI hardware，authentication，physical unclonable function，neural network，hardware security

要約(英語): AI techniques are required for realizing society 5.0. For the issues of societal implementation for AI, an AI hardware, which is enhanced security performances including authentication, and so on, is needed in order to reduce security risks. This study proposes a new physical unclonable function (PUF) based on neural network (NN) called NN PUF. The proposed NN PUF uses a difference of calculation time in NN due to production variations of semiconductor. Evaluation experiments using a field programmable gate array (FPGA) prove the effectiveness of the proposed NN PUF.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.7 （2020） 特集：2019年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 689-696 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/7/140_689/_article/-char/ja/