[論文レビュー] Towards Reverse Engineering Reversible Logic

Samah Mohamed Saeed, Xiaotong Cui+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2017

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security参考文献 5被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、逆転可能論理回路のリバースエンジニアリングに対するセキュリティメトリクスとして「埋め込み数」を提案し、関数的合成が構造的合成よりもセキュアな回路を生成することを実証している。入力/出力のスキャンブル化を導入することで、埋め込みのあいまいさが増し、特にBDDベースの回路においてリバースエンジニアリングの難易度が著しく上昇するが、量子コストと耐性のトレードオフを実ベンチマークを用いて定量的に評価している。

ABSTRACT

Reversible logic has two main properties. First, the number of inputs is equal to the number of outputs. Second, it implements a one-to-one mapping; i.e., one can reconstruct the inputs from the outputs. These properties enable its applications in building quantum computing architectures. In this paper, we study reverse engineering of reversible logic circuits, including reverse engineering of non-reversible functions embedded into reversible circuits. We propose the number of embeddings of non-reversible functions into a reversible circuit as the security metric for reverse engineering. We analyze the security benefits of automatic synthesis of reversible circuits. We use our proposed security metric to show that the functional synthesis approaches yield reversible circuits that are more resilient to reverse engineering than the structural synthesis approaches. Finally, we propose scrambling of the inputs and outputs of a reversible circuit to thwart reverse engineering.

研究の動機と目的

• 逆転可能論理回路が非可逆関数を内蔵している場合のリバースエンジニアリングへの脆弱性を分析すること。
• 非可逆関数が逆転可能回路にマッピング可能な方法の数（埋め込み数）を新たなセキュリティメトリクスとして導入し、リバースエンジニアリングに対する耐性を定量化すること。
• 関数的合成と構造的合成のアプローチを用いて合成された逆転可能回路のセキュリティ耐性を評価・比較すること。
• 埋め込みのあいまいさを高め、リバースエンジニアリングを困難にする入力/出力スキャンブル技術を提案・評価すること。
• 遮蔽された逆転可能回路におけるセキュリティ、量子コスト、回路複雑性のトレードオフを定量的に評価すること。

提案手法

• 埋め込み数とは、非可逆関数が逆転可能回路にマッピング可能な異なる方法の数であり、本研究の核心的セキュリティメトリクスとして定義される。
• 構造的分解およびシャノン分解の性質を活用して、BDDベースの逆転可能回路をリバースエンジニアリングする攻撃を設計する。
• 入力スキャンブルは、合成の前に余分なアーキテクチャ入力を追加することで実装され、攻撃者が考慮しなければならない入力割り当ての可能性が増加する。
• 出力スキャンブルは、余分なゴミ出力を追加することで実施され、出力マッピングの可能性が増加し、結果として埋め込みのあいまいさが高まる。
• 実ベンチマークを用いてQMDDおよびBDDベースの合成アプローチのセキュリティを比較し、埋め込み数と量子コストの両方を測定する。
• 実験により、スキャンブルが複数のベンチマーク関数および回路サイズにおける埋め込み数と量子コストに与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 合成アプローチに依存して、逆転可能回路の可能な埋め込み数はどのように変化するか？
• RQ2 構造的解析を用いて、BDDベースの逆転可能回路はどの程度リバースエンジニアリング可能か？
• RQ3 入力または出力のスキャンブルは、逆転可能回路の埋め込み数と量子コストにどのように影響するか？
• RQ4 現実的な脅威モデル下で、関数的合成と構造的合成のどちらがリバースエンジニアリングに対してより優れた耐性を示すか？
• RQ5 スキャンブル技術は、許容できないオーバーヘッドを伴わずに、リバースエンジニアリングの複雑性を著しく高めることができるか？

主な発見

• 関数的合成アプローチは、構造的合成よりも著しく多くの埋め込み数を持つ逆転可能回路を生成し、リバースエンジニアリングに対してより高い耐性を示す。
• BDDベースの逆転可能回路は、構造的分解の特性により、QMDDベースの回路よりも脆弱であり、埋め込み数が少ない。
• 入力スキャンブルは、潜在的な入力割り当ての数を拡大することで、特にBDDベースの回路において埋め込み数を著しく増加させる。
• 出力スキャンブルは、入力スキャンブルよりも多くの埋め込み数をもたらすが、特にBDDベースの回路ではより高い量子コストを伴う。
• 余分なアーキテクチャ入力やゴミ出力を追加することで、埋め込み数が著しく増加し、大規模な回路ではリバースエンジニアリングが計算的に不可能になる。
• QMDDベースの逆転可能回路は、量子コストが高くなるが、BDDベースの回路よりも多くの埋め込み数のおかげで、リバースエンジニアリングに対してより高い耐性を示す。