JP6585018B2

JP6585018B2 - 認証サーバ、認証システムおよび認証方法

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Publication number: JP6585018B2
Application number: JP2016177993A
Authority: JP
Inventors: 哲史棚本; 安田　心一; 心一安田; 聡高谷; 政文森; 孝生丸亀
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2016-09-12
Filing date: 2016-09-12
Publication date: 2019-10-02
Anticipated expiration: 2036-09-12
Also published as: US10218518B2; JP2018046341A; US20180076965A1

Description

本発明の実施形態は、認証サーバ、認証システムおよび認証方法に関する。

近年、通信速度の向上およびクラウドコンピューテイングの進展により、近接場型の無線通信（Near Field Communication：ＮＦＣ)の利用が急拡大している。ＮＦＣは、キャッシュカードやクレジットカードなどのＩＣカードのほか、スマートフォンに搭載される電子マネーや、電車やバスなどの乗車券等に使用されるスマートカードとして利用されることが一般的である。このようなＮＦＣでは、個人を特定するＩＤ特定機能におけるセキュリティの強化が課題である。また近年では、個人的なデータを保存するためだけに用いられてきたメモリーカード等にもＩＤ特定機能が搭載されつつあるなど、携帯型デバイスにおけるＩＤ特定機能の高度化が技術的な課題となっている。このような背景の中で、個々のデバイスばらつきを“チップ指紋”として利用する研究開発が進められている。これらは、Physically Unclonable Function（ＰＵＦ）として知られている。

ＰＵＦの中で現在一番研究されているのが、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）−ＰＵＦである。ＳＲＡＭ−ＰＵＦは、ＳＲＡＭを構成する２つのインバータの製造時のばらつきを利用する技術である。なかでも最も有名なＲＡＭ−ＰＵＦは、セキュリティＩＰやＩＣカードなどに適用されている。また、電子デバイスの初期ばらつきを利用する提案として、不揮発メモリへの応用も検討されている。

特開２０１２−０７３９５４号公報米国特許第８８５４８６６号明細書特開２０００−２３５６３６号公報特開２０１５−１２７７５７号公報米国特許第９０８８２７８号明細書米国特許出願公開第２０１５／００７１４３２号明細書

J. Guajardo, S. S. Kumar, G. J. Schrijen, and P. Tuyls, "FPGA Intrinsic PUFs and Their Use for IP Protection," CHES 2007 LNCS, vol. 4727/2007, pp. 63-80, Springer, Heidelberg, 2007. NIST Special Publication 800-22," A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications", http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-22-rev1a/SP800-22rev1a.pdf Yevgeniy Dodis， Leonid Reyzin， Adam Smith , "Fuzzy Extractors: How to Generate Strong Keys from Biometrics and Other Noisy Data", EUROCRYPT 2004， Volume 3027 of the series Lecture Notes in Computer Science pp. 523−540

以下の実施形態では、より正確なＩＤ認証を可能にする認証サーバ、認証システムおよび認証方法を提供することを目的とする。

実施形態にかかる認証サーバは、ＩＤデータを生成するＰＵＦ回路を備えた電子デバイスに対する認証を実行する処理部を備える認証サーバであって、前記処理部は、前記電子デバイスから取得した複数のＩＤデータと前記電子デバイスを一意に識別するためのＩＤとして予め登録されている登録ＩＤとのハミング距離の出現回数に対する正規分布の正規性の検定処理、前記登録ＩＤに対する前記複数のＩＤデータそれぞれの差分に対するランダムウォークをベースとする乱数検定処理、または、前記複数のＩＤデータから当該複数のＩＤデータの乱数性を表す統計量を取得する統計テスト処理、である統計処理を実行し、前記統計処理の結果に基づいて前記複数のＩＤデータが前記登録ＩＤを中心とした物理乱数であるか否かを判定し、前記複数のＩＤデータが前記物理乱数であると判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証成立とし、前記複数のＩＤデータが前記物理乱数でないと判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証不成立とする。

図１は、実施形態１にかかる電子デバイスを含む認証システムの概略構成例を示すブロック図である。図２は、実施形態１にかかる統計処理の過程の例を説明するための図である。図３は、実施形態１において算出される評価対象値の振る舞いの例を示す図である。図４は、実施形態１における認証処理を実行する側のサーバと認証処理により認証される側の複数の電子デバイスとの関係の例を示す図である。図５は、実施形態１にかかる認証システムの動作例を示すフローチャートである。図６は、図５のステップＳ１０２〜Ｓ１０７で示される動作における認証サーバのより具体的な動作例を示すフローチャートである。図７は、実施形態１にかかる認証サーバの一例を示すブロック図である。図８は、実施形態１において登録ＩＤに対するＩＤデータのハミング距離を測定した実験データの例を示す図である。図９は、実施形態１において登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致する場合の検定結果の例を示す図である。図１０は、実施形態１において登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致しない場合の検定結果の例を示す図である。図１１は、誤差関数を表すグラフである。図１２は、実施形態４にかかる認証システムの一例を示すブロック図である。図１３は、実施形態４にかかる認証システムの他の例を示す図である。図１４は、実施形態５にかかる認証システムの一例を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら、例示する実施形態にかかる認証サーバ、認証システムおよび認証方法を詳細に説明する。

デバイスばらつきを自然に利用するＰＵＦは、究極のＩＤ生成技術と言われている。ＰＵＦでは、通常、サーバなどからのチャレンジ信号に対してデバイスが物理的現象に基づき値（データ）を生成し、生成された値（データ）がレスポンス信号としてサーバに返される。このような物理的現象に基づいた測定によって値（データ）が生成される仕組みでは、生成された値（データ）から得られるＩＤが、測定時の温度やノイズ環境等の影響を受ける。そのため、得られたＩＤは、ある特定の値（以下、中心値という）の周りに揺らぐことになる。そこで従来では、複数のＩＤを生成してそれらの多数決を取ることでＩＤの信頼性を高めたり、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などでフィードバック回路を設けてＩＤの再現性を高めたりなどの試みがなされてきた。

より具体的に説明すると、多数決を取る方法では、デバイス側で繰り返してデータが測定され、サーバ側では繰返しの測定により得られたデータのうち最も出現頻度の高いデータがＩＤと判断される。一般的に、多数決を取る方法では、繰返しの回数、すなわちデータのサンプル数が多ければ多いほど、ＩＤ認定の精度が上がる。しかしながら、繰返しの回数を増加するとＩＤ認証に要する時間が長くなるため、通常では繰返しの回数に上限が設定される。たとえば、一回の測定に１マイクロ秒程度の時間を要するとすると、認証時間を１ミリ秒以内に抑えるためには、繰返しの回数の上限は１０００回となる。

一方、フィードバック回路を設ける方法では、デバイス側で測定されたデータの外乱の影響を低減してそのロバスト性を高めることができる。しかしながら、通常使用されるフィードバック回路はアナログ回路であるため、設計コストを著しく増大させるリスクがある。また、ＰＵＦが多用されると予想される比較的低価格ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などでは実装が困難な場合が存在する。

そこで以下の実施形態では、登録済みのＩＤ（以下、登録ＩＤという）に対するデバイス側で取得されたデータの分布（たとえば差分に基づく値の分布）を評価することで、比較的少ない数の多数決データを用いて高精度でＩＤを認証することが可能な認証サーバ、認証システムおよび認証方法について例を挙げて説明する。以下の実施形態では、たとえば多数決データの動的な振る舞いが利用される。具体的には、登録ＩＤと対象デバイスのＩＤとが一致する場合、対象デバイス側で取得されたデータは、中心値の周りに揺らぐはずである。しかも、デバイスにおける測定が物理的なものであるため、この揺らぎは真にランダムとなるはずである。したがって、揺らぎの統計的な振る舞いを計測し、その振る舞いが真性乱数であることを示していれば、このデバイスから得られたデータは登録ＩＤと一致すると認証することができる。なお、データのランダム性の判断には、たとえばランダムウォークに関する簡単なテストを利用することができる。その場合、簡易かつ迅速にＩＤ認証を行うことが可能である。

実施形態１
まず、実施形態１にかかる認証サーバ、認証システムおよび認証方法について、以下に図面を参照して詳細に説明する。

図１は、実施形態１にかかる電子デバイスを含む認証システムの概略構成例を示すブロック図である。図１に示すように、認証システム１は、電子デバイス１００と認証サーバ１２０とがネットワーク１１０を介して通信可能に接続された構成を備える。ネットワーク１１０は、インターネットや無線／有線ＬＡＮ（Local Area Network）などの種々のネットワークであってよい。

電子デバイス１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、温度センサ１０３と、入力装置１０４と、出力装置１０５と、セキュリティ・認証回路１０６と、ＰＵＦ回路１０７と、通信インタフェース１０８とを備える。ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、温度センサ１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、セキュリティ・認証回路１０６および通信インタフェース１０８は、たとえば内部バス１０９を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１０１は、電子デバイス１００内の各部を制御する制御部である。入力装置１０４は、キーボードやマウス等の入力デバイスなどを含んで構成される。出力装置１０５は、たとえばＣＰＵ１０１等から入力された情報をユーザへ向けて表示するディスプレイやプリンタや外部記憶部などの外部装置へ出力する外部インタフェースなどを含んで構成される。通信インタフェース１０８は、ネットワーク１１０を介した認証サーバ１２０との通信を確立し得る通信インタフェースであって、認証サーバ１２０から受信した情報を内部バス１０９を介してＣＰＵ１０１へ入力するとともに、ＣＰＵ１０１から入力された情報をネットワーク１１０を介して認証サーバ１２０へ送信する。

セキュリティ・認証回路１０６は、たとえばＣＰＵ１０１からの命令に基づき、ＰＵＦ回路１０７に対してＩＤの生成や出力を指示する。また、セキュリティ・認証回路１０６は、ＰＵＦ回路１０７から取得したＩＤ等の情報をＣＰＵ１０１へ入力する。

ＰＵＦ回路１０７は、たとえばリングオシレータやＭＴＪ（Magnetic Resistive Junction）素子を用いて構成され、セキュリティ・認証回路１０６からの指示に従いＩＤに相当するデータ（以下、ＩＤデータという）を生成・測定し、この測定したＩＤデータ（以下、測定ＩＤともいう）をセキュリティ・認証回路１０６へ返す。このＰＵＦ回路１０７は、メモリ１０２とは別のチップで構成されてもよいし、メモリ１０２に内蔵されてもよい。また、メモリ１０２は、ＳＲＡＭ等で構成された記憶装置であってよい。

一方、認証サーバ１２０は、ネットワーク１１０上に配置されたサーバであり、電子デバイス１００からの要求に応じて電子デバイス１００に対する認証を実行する。認証サーバ１２０には、電子デバイス１００から予め通知されたＩＤを登録しているＩＤ記憶部１３０が接続されている。認証サーバ１２０は、ＩＤ記憶部１３０に登録されているＩＤと電子デバイス１００から通知されたＩＤデータとを照合することで、電子デバイス１００の認証を実行する。ＩＤ記憶部１３０は、認証サーバ１２０に内蔵または外付けされた記憶装置であってもよいし、ネットワーク１１０上に配置されたファイルシステム等の記憶領域であってもよい。

概略的な認証の流れでは、まず、電子デバイス１００からの認証要求に対し、認証サーバ１２０が電子デバイス１００へ認証開始の命令（チャレンジ信号）を送信する。このチャレンジ信号に対し、電子デバイス１００のＰＵＦ回路１０７がＩＤデータを生成する。生成されたＩＤデータは、ネットワーク１１０を介して認証サーバ１２０に吸い上げられ（レスポンス）、認証サーバ１２０における認証に用いられる。認証サーバ１２０による認証の結果は、ネットワーク１１０を介して電子デバイス１００へ通知される。

つづいて、実施形態１にかかる認証について、より具体的に説明する。以下に例示する認証は、一般的なチャレンジ／レスポンス方式に対応するが、この方式に限定されるものではない。

実施形態１にかかる認証では、認証サーバ１２０が電子デバイス１００から複数のＩＤデータを取得し、取得した複数のＩＤデータの登録ＩＤに対する分布を評価することで、電子デバイス１００に対する認証が実行される。これにより、比較的少ない数の多数決データ（複数のＩＤデータ）を用いて、高精度なＩＤ認証を実行することが可能となる。

具体的には、たとえばユーザによる操作をトリガとして、電子デバイス１００から認証サーバ１２０へ認証要求が送信される。認証要求を受信した認証サーバ１２０は、電子デバイス１００に対し、ＩＤデータの生成または認証開始の命令であるチャレンジ信号を送信する。このチャレンジ信号には、認証サーバ１２０が電子デバイス１００からＩＤデータを読み込むためのコードが含まれている。チャレンジ信号を受信した電子デバイス１００のＣＰＵ１０１は、セキュリティ・認証回路１０６にＩＤデータの生成命令を出力する。セキュリティ・認証回路１０６は、生成命令に従いＰＵＦ回路１０７にアクセスしてＩＤデータを生成させ、これにより生成されたＩＤデータをＰＵＦ回路１０７から取得する。セキュリティ・認証回路１０６が取得したＩＤデータは、チャレンジ信号に含まれるコードを実行したＣＰＵ１０１によってネットワーク１１０上の認証サーバ１２０へレスポンス信号として送信される。これにより、電子デバイス１００で生成されたＩＤデータが認証サーバ１２０に吸い上げられる。認証サーバ１２０によるＩＤデータの吸い上げ（レスポンス）は、所定回数繰り返される。これにより、認証サーバ１２０は、電子デバイス１００から複数のＩＤデータを取得する。

認証サーバ１２０は、電子デバイス１００から吸い上げた複数のＩＤデータの分布（たとえば差分に基づく値の分布）を評価することで、電子デバイス１００の認証を実行する。以下に、具体的な評価方法の例を、ＩＤを１２ビットとした場合を用いて説明する。

複数のＩＤデータの分布の評価では、たとえば予め電子デバイス１００の識別情報に対応づけてＩＤ記憶部１３０に登録されている登録ＩＤが評価基準として用いられる。ここで、登録ＩＤを“１００１０１０１０１０１”とし、電子デバイス１００から吸い上げたＩＤデータをＩＤデータ＃１：１００１０１０１１０００、ＩＤデータ＃２：１０１１０１１１０１００、ＩＤデータ＃３：１００１１１０１０１１１、ＩＤデータ＃４：１１０１０１０１０１０１、ＩＤデータ＃５：００００１０１０１０１０、…とした場合の例を図２（ａ）に示す。なお、電子デバイス１００におけるＩＤデータの測定は、ＰＵＦ回路１０７の特性等にも依存するが、１０回以上繰り返されるものと仮定する。

認証サーバ１２０からのチャレンジに対して生成されるＩＤデータは、電子デバイス１００の置かれた物理的な環境により時間的に変化する。たとえば電子デバイス１００の周りの電磁場の影響などを受けてＩＤデータが変化する。ここで、電子デバイス１００に対する登録ＩＤが“１００１０１０１０１０１”である場合、この電子デバイス１００から送られてきたレスポンス信号に含まれるＩＤデータは、登録ＩＤ（“１００１０１０１０１０１”）を中心にランダムに揺らぐはずである。そこで実施形態１では、受信した複数のＩＤデータの登録ＩＤに対する分布（たとえば差分の分布）を解析して評価し、その結果、複数のＩＤデータが登録ＩＤを中心とした物理乱数（真正乱数ともいう）であると認められる場合に、当該電子デバイス１００が正規のものであると認証することとする。

（第１の評価方法）
以下で例示する第１の評価方法では、各ＩＤデータの登録ＩＤに対して異なっているビットの数（ハミング距離）をカウントする。複数のＩＤデータを生成した電子デバイス１００が登録ＩＤに対応づけられている電子デバイスと同じ電子デバイスであれば、上記のようにカウントされたハミング距離は“０”を中心にランダムに分布しているはずである。その場合、カウントされたハミング距離と出現回数とを横軸と縦軸とにそれぞれプロットした結果、正規分布が得られるはずである。そこで実施形態１では、このようにして得られた分布の正規性を検定することで、複数のＩＤデータが登録ＩＤを中心とした物理乱数であるか否かを評価し、この評価結果に基づいて、電子デバイス１００が正規のものであるか否かを判定（認証）する。なお、分布の正規性の検定には、たとえば、歪度によるダゴスティーノ検定、尖度によるダゴスティーノ検定、歪度と尖度によるオムニバス検定、コルモゴロフ＝スミルノフ検定、シャピロ＝ウィルク検定などを利用することができる。

（第２の評価方法）
第２の評価方法としては、各ＩＤデータに含まれているビット値“１”の数と、登録ＩＤに含まれているビット値“１”の数とを比較し、この比較結果に基づいて複数のＩＤデータが登録ＩＤを中心とした物理乱数であるか否かを評価する方法を例示する。

図２（ａ）に例示した登録ＩＤとＩＤデータとを評価対象とした場合、図２（ｂ）に示すように、登録ＩＤのビット列におけるビット値“１”の数Ｄ０は６つである。一方、ＩＤデータ＃１のビット列におけるビット値“１”の数Ｄ１は５つであり、ＩＤデータ＃２のビット列におけるビット値“１”の数Ｄ１は７つであり、ＩＤデータ＃３のビット列におけるビット値“１”の数Ｄ１は８つであり、ＩＤデータ＃４のビット列におけるビット値“１”の数Ｄ１は７つであり、ＩＤデータ＃５のビット列におけるビット値“１”の数Ｄ１は４つである。そこで、登録ＩＤのビット列におけるビット値“１”の数Ｄ０（Ｄ０＝６）を基準値とし、この基準値と同じ若しくは小さな数Ｄ１のＩＤデータに対する値（これを指標値とする）を“０”とし、基準値よりも大きな数Ｄ１のＩＤデータに対する指標値を“１”とすると、図２（ｃ）に示すように、ＩＤデータ＃１〜＃５、…に対して、０，１，１，１，０…という指標値のデータ列を得ることができる。

このようにして得られた指標値のデータ列に対し、“０”を“−１”に置換し、“１”をそのまま“１”とするような置換ルールを適用すると、指標値のデータ列“０，１，１，１，０，…”は、図２（ｄ）に示すように、“−１，１，１，１，−１，…”という値（これを置換値とする）のデータ列に変換される。つづいて、このデータ列における各置換値に対してそれぞれ直前までの置換値の合計値を合算する演算、すなわちｘ番目の置換値Ｔ_ｘに直前の置換値Ｔ_ｘ−１までの合計値Ｓ_ｘ−１を加算する演算（Ｓ_ｘ＝Ｔ_ｘ＋Ｓ_ｘ−１）を実行すると、“−１，１，１，１，−１，…”という置換値のデータ列は、図２（ｅ）に示すように、“−１，０，１，２，１，…”という値（これを評価対象値とする）のデータ列に変換される。

このようにして取得されたデータ列における各評価対象値の出現頻度は、ＩＤデータの発生源が登録ＩＤと同じ電子デバイス１００であれば、確率的に無作為なランダムウォークとなるはずである。そのため、ＩＤデータの発生源が登録ＩＤに対応づけられた電子デバイス１００であれば、ＩＤデータのサンプル数が増加したとしても、図３に示すように、評価対象値の出現頻度は常にゼロ近辺を廻るはずである。

なお、上述では、登録ＩＤに対するＩＤデータの分布の評価方法を２つ例示したが、これ以外の評価方法を適用することも可能である。たとえば、上述の第２の評価方法では、登録ＩＤのビット列におけるビット値“１”の数Ｄ０（＝６）をそのまま基準値として使用したが、たとえば数Ｄ０に小数点以下の値（たとえば０．５）を加えた値を基準値として使用してもよい。その場合、ＩＤデータについての数Ｄ１が登録ＩＤについての数Ｄ０と等しくなることを回避できるため、評価対象値のデータ列における各評価対象値の出現頻度をよりゼロに近づけることが可能となる。

また、電子デバイス１００から受信した複数のＩＤデータが物理乱数であるか否かの判定は、一般の乱数生成回路の乱数性評価で行われている検定方法を利用することができる。このような乱数検定方法は、乱数生成器の適否を判断する統計的検定法であり、いわゆる統計テストと呼ばれる処理を実行することでＩＤデータの乱数性をＰ値などの統計量で表すことが可能であるため、ＩＤデータの乱数性を定量的に判定することができる。たとえば２つの登録ＩＤからのハミング距離が等しいデバイスがあった場合、上記の方法により、繰り返し測定したＩＤデータを乱数としてみた場合のＰ値を比較して、より近い登録ＩＤを定量的に判定することができる。なお、乱数検定方法の具体例については、後述において触れる。

図４は、認証処理を実行する側のサーバと認証処理により認証される側の複数の電子デバイスとの関係の例を示す図である。複数の電子デバイス１００Ａ〜１００Ｅそれぞれは、まず、認証サーバ１２０に対して自信のＩＤを登録（初期登録）する。登録されたＩＤは、認証サーバ１２０に接続されたＩＤ記憶部１３０に、個々の電子デバイス１００に対応づけられた登録ＩＤとして登録される。このＩＤの初期登録では、電子デバイス１００Ａ〜１００ＥそれぞれのＰＵＦ回路１０７において生成されたＰＵＦ信号（ＩＤデータ）が認証サーバ１２０へ通知される。その際、各電子デバイス１００のＰＵＦ回路１０７において生成された１つのＰＵＦ信号（ＩＤ）が該当する電子デバイス１００のＩＤとして認証サーバ１２０に登録されてもよいし、各電子デバイス１００のＰＵＦ回路１０７において生成された複数（たとえば１００以上）のＰＵＦ信号の最大頻度データパターンが該当する電子デバイス１００のＩＤとして認証サーバ１２０に登録されてもよい。複数（たとえば１００以上）のＰＵＦ信号の最大頻度データパターンをＩＤとして認証サーバ１２０に登録する場合、このＩＤ（登録ＩＤ）とともに、最大頻度データパターンに対するＰＵＦ信号（ＩＤデータ）のばらつきの度合いを標準偏差などの統計パラメータを用いて登録してもよい。その場合、登録された統計パラメータを用いたより正確なＩＤ認証を実現することも可能となる。

また、初期登録が完了した後の認証時には、各電子デバイス１００は、適宜必要に応じて認証サーバ１２０へ認証依頼を送信する。これに対して認証サーバ１２０は、各電子デバイス１００にチャレンジ信号Ｃを送る。このチャレンジ信号Ｃに対し、各電子デバイス１００は、自信のＰＵＦ回路１０７において生成したＩＤデータを含むレスポンス信号Ｒを認証サーバ１２０へ返す。認証サーバ１２０は、各電子デバイス１００から複数回レスポンス信号Ｒを受信して複数のＩＤデータを取得し、取得した複数のＩＤデータの登録ＩＤに対する分布を統計的に処理することで、各電子デバイス１００に対する認証を実行する。

つづいて、実施形態１にかかる認証時のより詳細な動作について、図面を参照して詳細に説明する。図５は、実施形態１にかかる認証システム１の動作例を示すフローチャートである。図６は、図５のステップＳ１０２〜Ｓ１０７で示される動作における認証サーバ１２０のより具体的な動作例を示すフローチャートである。

図５に示すように、実施形態１にかかる認証時の動作では、まず、電子デバイス１００から認証サーバ１２０へ認証依頼を送信する（ステップＳ１０１）。この認証依頼は、たとえば電子デバイス１００の立ち上げ時やユーザが電子デバイス１００に特定の操作を入力した際にＣＰＵ１０１によって生成され、ネットワーク１１０を介して認証サーバ１２０へ送信されてもよい。

電子デバイス１００から認証依頼を受信した認証サーバ１２０は、電子デバイス１００に対してチャレンジ信号を送信する（ステップＳ１０２）。このチャレンジ信号には、上述したように、認証サーバ１２０が電子デバイス１００からＩＤデータを読み込むためのコードが含まれている。電子デバイス１００のＣＰＵ１０１は、入力されたチャレンジ信号を解析し、これに含まれるコードに基づいて、セキュリティ・認証回路１０６にＩＤデータの生成命令を出力する。セキュリティ・認証回路１０６は、生成命令に従いＰＵＦ回路１０７にアクセスしてＩＤデータを生成させ、これにより生成されたＩＤデータをＰＵＦ回路１０７から取得する（ステップＳ１０３）。セキュリティ・認証回路１０６によって取得されたＩＤデータは、チャレンジ信号に含まれるコードを実行したＣＰＵ１０１によってネットワーク１１０上の認証サーバ１２０へレスポンス信号として送信される（ステップＳ１０４）。なお、レスポンス信号には、電子デバイス１００を一意に特定するための識別情報が含まれている。

つぎに、認証サーバ１２０は、電子デバイス１００から吸い上げたレスポンス信号に含まれるＩＤデータに対し、ＩＤ記憶部１３０に登録された登録ＩＤを用いた所定の処理を実行する（ステップＳ１０５）。なお、ここで言う所定の処理は、上述した評価方法において説明した処理の一部であり、その詳細については図６を用いて説明する。

つぎに、認証サーバ１２０は、電子デバイス１００からのＩＤデータの吸い上げ（レスポンス）が所定の繰返し回数に達したか否か、すなわち電子デバイス１００から所定数のＩＤデータ（レスポンス信号）を受信済みか否かを判定し（ステップＳ１０６）、所定の繰返し回数に達していない場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、ステップＳ１０２へリターンして以降の動作を実行する。一方、ＩＤデータの吸い上げが所定の繰返し回数に達した場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０５による処理結果を用いてＩＤ認証を実行する（ステップＳ１０７）。その後、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０７によるＩＤ認証の結果を電子デバイス１００へ通知し（ステップＳ１０８）、本動作を終了する。なお、ステップＳ１０６の詳細な動作については、図６を用いて説明する。

つづいて、図５のステップＳ１０２〜Ｓ１０７で示される動作における認証サーバ１２０のより具体的な動作例について説明する。なお、図６において、ステップＳ１０２１〜Ｓ１０２３は図５のステップＳ１０２に対応し、ステップＳ１０５１〜Ｓ１０５６は図５のステップＳ１０５に対応し、ステップＳ１０６１は図５のステップＳ１０６に対応し、ステップＳ１０７１〜Ｓ１０７４は図５のステップＳ１０７に対応している。

図６に示すように、図５のステップＳ１０２〜Ｓ１０７の動作では、認証サーバ１２０は、まず、ＩＤデータの吸い上げの繰返し回数をカウントするためのカウンタの値ｋをリセット（ｋ＝０）する（ステップＳ１０２１）。つづいて、認証サーバ１２０は、電子デバイス１００へチャレンジ信号を送信し（ステップＳ１０２２）、カウンタの値ｋを１つインクリメントする（ステップＳ１０２３）。

つぎに、認証サーバ１２０は、図５のステップＳ１０４で電子デバイス１００から送信されたレスポンス信号を受信するまで待機し（ステップＳ１０５１；ＮＯ）、レスポンス信号を受信すると（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）、受信したレスポンス信号に含まれるＩＤデータにおける“１”の数Ｄ１をカウントする（ステップＳ１０５２）。つぎに、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０５２でカウントした数Ｄ１と、ＩＤ記憶部１３０に登録されている登録ＩＤにおける“１”の数Ｄ０とを比較し（ステップＳ１０５３）、数Ｄ１が数Ｄ０と同じか若しくは小さい場合（ステップＳ１０５４；ＮＯ）、ステップＳ１０５１で受信したＩＤデータに対する指標値として“０”を出力する（ステップＳ１０５５）。一方、数Ｄ１が数Ｄ０よりも大きい場合（ステップＳ１０５４；ＹＥＳ）、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０５１で受信したＩＤデータに対する指標値として“１”を出力する（ステップＳ１０５６）。出力された指標値は、たとえばステップＳ１０５１で受信したＩＤデータを一意に識別するための識別情報に対応づけられて不図示のメモリ等に保持される。

つぎに、認証サーバ１２０は、カウンタの値ｋがＩＤデータの吸い上げの繰返し回数の上限値ｋ＿ｍａｘに達したか否かを判定し（ステップＳ１０６１）、値ｋが上限値ｋ＿ｍａｘに達していない場合（ステップＳ１０６１；ＮＯ）、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０２２へリターンし、以降の動作を実行する。一方、値ｋが上限値ｋ＿ｍａｘに達している場合（ステップＳ１０６１；ＹＥＳ）、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０７１へ進む。

ステップＳ１０７１では、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０２２からステップＳ１０５６までを所定回数（ｋ＿ｍａｘ）繰り返すことで得られた指標値のデータ列に対して統計テストを実行することで、電子デバイス１００から受信された複数のＩＤデータの乱数性を示すＰ値を取得する。つぎに、認証サーバ１２０は、ステップＳ１０７１で取得されたＰ値を評価する。具体例としては、たとえばＰ値が所定の閾値（たとえば０．０１）より大きいか否かを判定する（ステップＳ１０７２）。この判定の結果、たとえばＰ値が所定の値（０．０１）よりも大きい場合（ステップＳ１０７２；ＹＥＳ）、認証サーバ１２０は、ＩＤデータが登録ＩＤを中心とした物理乱数であると判定して電子デバイス１００に対する認証を成立させ（ステップＳ１０７３）、その後、図５のステップＳ１０８へ進む。一方、たとえばＰ値が所定の値（０．０１）以下である場合（ステップＳ１０７２；ＮＯ）、認証サーバ１２０は、ＩＤデータが物理乱数ではないと判定して電子デバイス１００に対する認証を不成立とし（ステップＳ１０７４）、その後、図５のステップＳ１０８へ進む。

なお、図６のステップＳ１０７２では、認証成立／認証不成立を判断するためのＰ値に対する閾値を０．０１としたが、この値に限定されるものではなく、認証システム１において要求される認証精度等に応じて種々変更することが可能である。

以上で説明した認証サーバ１２０の動作は、たとえば図７に示すようなコンピュータシステムとして一般的な構成を備えた認証サーバ１２０におけるＣＰＵ（処理部）１２１がＲＯＭ（Read Only Memory）１２２等より図６に示す動作を実行するためのプログラムを読み出して実行することにより実現することができる。なお、図７には、認証サーバ１２０の構成例として、ＣＰＵ１２１と、ＲＯＭ１２２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２３と、入力装置１２４と、出力装置１２５と、通信インタフェース１２６とが内部バス１２７で相互に接続された構成を例示する。ただし、認証サーバ１２０の構成はこのような構成に限定されず、種々のサーバを適用することが可能である。

つぎに、実施形態１にかかる乱数検定方法の例について説明する。一般的な乱数検定方法としては、たとえば米国商務省標準技術局（ＮＩＳＴ）が公開しているNIST Special Publication 800-22（以下、ＳＰ８００−２２という）が存在する。このＳＰ８００−２２では、以下の（１）〜（１６）に示す１６項目のテストがある。
（１）Frequency (Monobit) Test
（２）Frequency Test within a Block
（３）Runs Test
（４）Test for the Longest Run of Ones in a Block
（５）Binary Matrix Rank Test
（６）Discrete Fourier Transform (Spectral) Test
（７）Non-overlapping Template Matching Test
（８）Overlapping Template Matching Test
（９）Maurer's "Universal Statistical" Test
（１０）Lempel-Ziv Compression Test
（１１）Linear Complexity Test
（１２）Serial Test
（１３）Approximate Entropy Test
（１４）Cumulative Sums (Cusum) Test
（１５）Random Excursions Test
（１６）Random Excursions Variant Test

また、その他の乱数検定方法としては、ＤＩＥＨＡＲＤテストが存在する。このＤＩＥＨＡＲＤテストでは、以下の（１）〜（１２）に示す１２項目のテストがあり、これらのうちのいずれの乱数検定が用いられてもよい。
（１）Birthday spacings
（２）Overlapping permutations
（３）Ranks of matrices
（４）Monkey tests
（５）Count the 1s
（６）Parking lot test
（７）Minimum distance test
（８）Random spheres test
（９）The squeeze test
（１０）Overlapping sums test
（１１）Runs test
（１２）The craps test

以上のような乱数検定方法を用いることの利点は、乱数性をＰ値という定量的な値で判定することができる点にある。なお、乱数検定方法は上述したものに限られず、種々の乱数検定方法を用いることが可能である。たとえば、D.E.Knuth, “The Art of Computer Programming”（Addison-Wesley, 1997, ISBN 978-0201896848）などに掲載されている検定方法を用いることも可能である。

ここで図８に、電子デバイス１００をＦＰＧＡとし、ＰＵＦ回路１０７をリング発振器型のＰＵＦとした場合の登録ＩＤに対するＩＤデータのハミング距離を測定した実験データの例を示す。図８において、横軸はハミング距離を示し、縦軸は各ハミング距離となるＩＤデータの出現割合を示している。また、図８において、ラインＬ１およびＬ２は、登録ＩＤに対して１つのＩＤデータを対象とした場合を示し、ラインＬ３およびＬ４は、登録ＩＤに対して１００個のＩＤデータの多数決を取った場合を示している。また、図８において、ラインＬ１およびＬ３は、登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致する場合を示し、ラインＬ２およびＬ４は両ＦＰＧＡが異なる場合を示している。

図８に示すように、登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致する場合（ラインＬ１およびＬ３参照）、ＩＤデータの出現割合はハミング距離が０の付近に集中している。また、ラインＬ１よりもラインＬ３の方が、ＩＤデータの出現割合がよりハミング距離が０の付近に集中している。両ＦＰＧＡが一致している場合の理想的な測定結果は、全てのＩＤデータのハミング距離が０となることであることから、図８に示す実験データは、複数のＩＤデータの多数決を取った方がＰＵＦとしての信頼性が高いことを示している。

また、実施形態１において説明した評価方法のうち第２の評価方法で処理したＩＤデータに、上述したＳＰ８００−２２の１６項目のテストうち（１４）と（１６）とを適用した場合のランダムウォークの検定結果を図９および図１０に示す。なお、図９および図１０に示す検定結果を測定するにあたって、１２個のリング発振器型ＰＵＦ（ＲＯ−ＰＵＦ１からＲＯ−ＰＵＦ１２）を異なるＦＰＧＡに実装した。

図９は、登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致する場合の検定結果の例を示し、図１０は、一致しない場合の検定結果の例を示している。また、図９および図１０において、“Ｐ”は、（１４）のCumulative Sums (Cusum) Testにより得られたＰ値を示し、“Ｐｒｅｖ”以降の６個の数字は、（１６）のRandom Excursions Variant Testにより得られたＰ値を示している。まず、図９に示すように、登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致する場合には、（１４）と（１６）との両方でＰ値が０よりも十分に大きな値となる。これに対し、図１０に示すように、登録ＩＤを発生したＦＰＧＡとＩＤデータを発生したＦＰＧＡとが一致しない場合には、（１４）と（１６）との両方でＰ値が０に近い値となる。

そこで実施形態１にかかる認証方法では、図６のステップＳ１０７２において電子デバイス１００の認証を行うに際し、Ｐ値を用いるように構成されている。

ここで、ＳＰ８００−２２の（１６）Random Excursions Variant Testは、認証サーバ１２０に容易に組み込むことができるテストである。すなわち、このテスト（１６）では、上述の第２の評価方法の過程で取得された評価対象値のデータ列“−１，０，１，２，…”の前後に“０”を加えた下記の式（１）で表される集合Ｓについての評価が行われる。
Ｓ＝｛０，−１，０，１，２，…，０｝ …（１）

ここで、集合Ｓに値ｘが出現する回数をｘとし、集合Ｓを左から見ていった場合に値０から再び値０に戻ってくるパターンの出現回数をＪとすると、Ｐ値は以下の式（２）で算出することができる。

ここで、誤差関数ｅｒｆｃが以下の式（３）で表され、そのグラフは図１１で表されたものとなる。

以上のことから、認証の成立／不成立を決めるＰ値の値は、以下の式（４）を計算するという簡易な手法で求めることができる。

以上のように、実施形態１では、登録ＩＤとＩＤデータとの差分に対して乱数検定を実行することでＩＤデータの乱数性を評価し、この評価結果に基づいてＩＤ認証を行う。これにより、比較的少ない数の多数決データ（複数のＩＤデータ）を用いて、高精度なＩＤ認証を実行することが可能となる。また、実施形態１にかかる乱数検定方法には種々の検定方法を適用することが可能であることから、認証サーバ１２０の性能や電子デバイス１００の特性やネットワーク１１０の環境等に合せて最適な認証システム１を構築することが可能である。さらに、たとえば認証サーバ１２０に乱数検定用の表を予め記憶しておき、ＩＤ認証の際にＩＤデータの差分と表とを比較するように構成することで、短時間でＩＤ認証を実行することができる認証システム１を実現することも可能である。さらにまた、複数のＩＤデータに対する乱数検定として、たとえば線形合同法によるスペクトル検定を用いることで、回路規模を縮小することが可能である。

実施形態２
つづいて、実施形態２にかかる認証サーバ、認証システムおよび認証方法について説明する。

認証対象である電子デバイス１００は、使用等につれて劣化するため、認証に適したＩＤ自体が変化していく場合がある。そのような場合、劣化前に生成されて登録された登録ＩＤと劣化後に生成されたＩＤデータとの差分が劣化の進行に依存して大きくなるため、実施形態１において例示した方法により算出されるＰ値等の値が劣化の進行に依存して変化し、正確な認証が阻害されて認証精度が低下する可能性がある。そこで実施形態２では、電子デバイスの劣化による認証精度の低下を抑制するための構成について説明する。

電子デバイス１００の劣化の程度に依存してＰ値等の値が変化することによる認証精度の低下を抑制する方法としては、定期的または一定の使用回数毎に電子デバイス１００の認証用として認証サーバ１２０側のＩＤ記憶部１３０に登録されている登録ＩＤを更新する方法が考えられる。登録ＩＤの更新を許可するか否かの判断は、現在の登録ＩＤを用いた認証が成立したか否かに基づいて行われてもよいし、この認証に加え、もしくはこの認証とは別に、電子デバイス１００を介してユーザへパスワードを要求するように構成されてもよい。

また、電子デバイス１００の劣化の程度に依存してＰ値等の値が変化することによる認証精度の低下を抑制する他の方法としては、認証のたびに計測されたＩＤデータ（たとえば一度の認証で生成される複数のＩＤデータの多数決により決定された最大頻度データパターン）の変化傾向を特定し、この変化傾向に基づいて新たな認証において生成されるＩＤデータから求められるＰ値等の値の範囲を予測し、この予測の範囲内にあるか否かを１つの判断要素として認証の成立／不成立を決定する方法も考えられる。このような劣化に起因した値の範囲の変化予測は、電子デバイス１００に特有の劣化モデルを構築しておくことで実現することができる。劣化モデルの構築は、たとえば認証を実行した時刻とその際の認証に要した時間とを認証サーバ１２０側で蓄積しておくことで可能である。ここで認証に要した時間とは、たとえば複数のＩＤデータから多数決データを取る際に要した繰返し回数等であってよい。このような経験的なデータを用いて電子デバイス１００の劣化を予測しておくことで、より精度の高いＩＤ認証を策定することができる。

実施形態３
つづいて、実施形態３にかかる認証サーバ、認証システムおよび認証方法について説明する。

たとえば実施形態１で例示された第１および第２の評価方法では、Bose-Chaudhuri-Hocquenghem（ＢＣＨ）符号、Reed-Solomon（ＲＳ）などのエラー訂正コードを併用して使用することができる。その場合、たとえば電子デバイス１００で生成された複数のＩＤデータがそれぞれを符号化したものに、認証サーバ１２０側で管理されている登録ＩＤがこれを符号化したものに、それぞれ置き換えられた上で、上記の方法と同様の方法にて評価が実行される。

また、ネットワーク１１０としてインターネットなどを適用した場合、認証システム１のセキュリティを向上させるために、乱数などのデータの秘匿性を高めることができるFuzzy Extractor（非特許文献３参照）などと併用してもよい。その場合、電子デバイス１００から認証サーバ１２０へ送られるＩＤデータからFuzzy Extractorで利用したマスク用の乱数を取り除いた元データを処理するように構成される。

実施形態４
次に、上述した実施形態にかかる認証システム１の使用例について、以下に図面を参照して詳細に説明する。図１２は、認証システム１をＡＴＭ（Automated Teller Machine）システムに適用した場合の概略構成例を示している。図１２に示す構成では、上述した実施形態にかかる電子デバイス１００が、ＩＣカード２００およびＡＴＭ２１０で構成されている。ＩＣカード２００には、図１に示す電子デバイス１００におけるＰＵＦ回路１０７の他に、ＰＵＦ回路１０７で生成したＩＤデータをＡＴＭ２１０へ送信するための送受信回路２０１が設けられている。他方、ＡＴＭ２１０には、図１に示す電子デバイス１００におけるＣＰＵ１０１、温度センサ１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、セキュリティ・認証回路１０６および通信インタフェース１０８の他に、ＩＣカード２００から送信されたＩＤデータを受信するための送受信回路２１１が設けられている。

図１２に示す構成において、ＡＴＭ２１０の送受信回路２１１にＩＣカード２００が近づけられたことが検出されると、ＡＴＭ２１０のＣＰＵ１０１は、認証サーバ１２０へ認証依頼を送信する。この認証依頼に対し、認証サーバ１２０は、ＩＣカード２００のＩＤデータを吸い上げるためのチャレンジ信号をＡＴＭ２１０へ送信する。このチャレンジ信号には、認証サーバ１２０がＡＴＭ２１０からＩＤデータを読み込むためのコードが含まれている。チャレンジ信号を受信したＡＴＭ２１０のＣＰＵ１０１は、セキュリティ・認証回路１０６にＩＤデータの生成命令を出力する。セキュリティ・認証回路１０６は、生成命令に従い、送受信回路２１１を介してＩＣカード２００のＰＵＦ回路１０７にアクセスしてＩＤデータを生成させる。ＩＣカード２００のＰＵＦ回路１０７で生成されたＩＤデータは、送受信回路２０１を介してＡＴＭ２１０のセキュリティ・認証回路１０６へ送られ、セキュリティ・認証回路１０６からＣＰＵ１０１へ入力される。ＣＰＵ１０１は、チャレンジ信号に含まれるコードにしたがってＩＤデータを認証サーバ１２０へレスポンス信号として送信する。これにより、ＩＣカード２００で生成されたＩＤデータが認証サーバ１２０に吸い上げられる。認証サーバ１２０によるＩＤデータの吸い上げ（レスポンス）は、所定回数繰り返される。これにより、認証サーバ１２０は、ＩＣカード２００から複数のＩＤデータを取得する。

認証サーバ１２０側には、読み出し回数および書き込み回数等を考慮した劣化変化から予測される登録ＩＤが登録されている。認証サーバ１２０は、ＩＣカード２００から吸い上げた複数のＩＤデータの分布を評価することで、ＩＣカード２００の認証を実行する。

また、上述した実施形態にかかる認証システム１は、図１２に示したＡＴＭシステムに限らず、種々変形することが可能である。たとえば図１３に示すように、図１２に示した構成におけるＩＣカード２００に代えて、携帯電話機、スマートフォン、タブレットＰＣ等のあらゆるモバイル端末２２０を使用することも可能である。また、図１２に示したＡＴＭ２１０に代えて、モバイル端末２２０やＩＣカード２００から情報を取得可能なモバイルリーダ２３０を使用することも可能である。

その他の構成、動作および効果は、上述した実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

実施形態５
つづいて、上述した実施形態にかかる認証システム１の他の使用例について、以下に図面を参照して詳細に説明する。図１４は、機械対機械（Ｍ２Ｍ）の相互認証に、上述した実施形態にかかる認証システム１を適用した例を示す図である。図１４に示す例は、サーバ１２０Ａとネットワーク対応の複合機３００、サーバ１２０Ａとネットワーク対応の自動販売機３１０、ネットワーク対応の複合機３００とネットワーク対応の自動販売機３１０、電力メータ、ガスメータ等のスマートメータ３２０と検針機３３０、および検針機３３０とサーバ１２０Ｂの相互認証、および、サーバ１２０Ａおよびサーバ１２０Ｂ間の認証に、それぞれ上述した実施形態にかかる認証システム１を適用した例である。

この構成において、サーバ１２０Ａおよび１２０Ｂは、上述した実施形態における認証サーバ１２０に相当する。サーバ１２０Ａに対しては、複合機３００および自動販売機３１０が上述した実施形態における電子デバイス１００に相当し、サーバ１２０Ｂに対しては、スマートメータ３２０および検針機３３０が電子デバイス１００に相当する。サーバ間認証の場合には、サーバ１２０Ａおよび１２０Ｂのうち一方が上述した実施形態における認証サーバ１２０として動作し、他方が電子デバイス１００として動作する。また、複合機３００と自動販売機３１０との間の認証、および、スマートメータ３２０と検針機３３０の間の認証の際には、たとえば複合機３００および検針機３３０がそれぞれ認証サーバ１２０として動作し、自動販売機３１０およびスマートメータ３２０がそれぞれ電子デバイス１００として動作する。なお、各機器３００〜３３０においては、無線または電波を用いた認証プロセスが実行されてもよい。

上記実施形態およびその変形例は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、仕様等に応じて種々変形することは本発明の範囲内であり、更に本発明の範囲内において、他の様々な実施形態が可能であることは上記記載から自明である。例えば実施形態に対して適宜例示した変形例は、他の実施形態と組み合わせることも可能であることは言うまでもない。

１…認証システム、１００，１００Ａ〜１００Ｅ…電子デバイス、１０１…ＣＰＵ、１０２…メモリ、１０３…温度センサ、１０４…入力装置、１０５…出力装置、１０６…セキュリティ・認証回路、１０７…ＰＵＦ回路、１０８…通信インタフェース、１０９…内部バス、１１０…ネットワーク、１２０…認証サーバ、１２０Ａ，１２０Ｂ…サーバ、１２１…ＣＰＵ、１２２…ＲＯＭ、１２３…ＲＡＭ、１２４…入力装置、１２５…出力装置、１２６…通信インタフェース、１２７…内部バス、１３０…ＩＤ記憶部、２００…ＩＣカード、２０１，２１１…送受信回路、２１０…ＡＴＭ、２２０…モバイル端末、２３０…モバイルリーダ、３００…複合機、３１０…自動販売機、３２０…スマートメータ、３３０…検針機

Claims

ＩＤデータを生成するＰＵＦ回路を備えた電子デバイスに対する認証を実行する処理部を備える認証サーバであって、
前記処理部は、
前記電子デバイスから取得した複数のＩＤデータと前記電子デバイスを一意に識別するためのＩＤとして予め登録されている登録ＩＤとのハミング距離の出現回数に対する正規分布の正規性の検定処理、前記登録ＩＤに対する前記複数のＩＤデータそれぞれの差分に対するランダムウォークをベースとする乱数検定処理、または、前記複数のＩＤデータから当該複数のＩＤデータの乱数性を表す統計量を取得する統計テスト処理、である統計処理を実行し、
前記統計処理の結果に基づいて前記複数のＩＤデータが前記登録ＩＤを中心とした物理乱数であるか否かを判定し、
前記複数のＩＤデータが前記物理乱数であると判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証成立とし、前記複数のＩＤデータが前記物理乱数でないと判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証不成立とする
認証サーバ。
前記処理部は、
前記電子デバイスからの認証要求に応じて前記電子デバイスから前記複数のＩＤデータを取得するためのチャレンジ信号を出力し、
前記複数のＩＤデータが前記物理乱数であると判定した場合、前記電子デバイスに対して前記認証成立の結果を通知し、前記複数のＩＤデータが前記物理乱数でないと判定した場合、前記電子デバイスに対して前記認証不成立の結果を通知する
請求項１に記載の認証サーバ。
前記登録ＩＤは、前記電子デバイスから予め通知された複数のＩＤデータの多数決により決定された最大頻度データパターンである請求項１に記載の認証サーバ。
前記処理部は、
定期的または前記電子デバイスの一定の使用回数毎に、前記電子デバイスから取得された複数のＩＤデータの多数決により決定された最大頻度データパターンを記録し、
前記電子デバイスの認証時には、
前記最大頻度データパターンの変化傾向を特定し、
前記変化傾向に基づいて当該認証において前記電子デバイスから取得されるであろうＩＤデータから求められる統計量の予測範囲を特定し、
当該認証において前記電子デバイスから実際に取得された複数のＩＤデータから統計量を取得し、
前記実際に取得された複数のＩＤデータから取得された前記統計量が前記予測範囲内にある場合、前記実際に取得された複数のＩＤデータが前記物理乱数であると判定する
請求項１に記載の認証サーバ。
ＩＤデータを生成するＰＵＦ回路を備えた電子デバイスと、前記ＩＤデータを用いて前記電子デバイスに対する認証を実行する認証サーバとを備えた認証システムであって、
前記認証サーバは、
複数のＩＤデータを取得するチャレンジ信号を前記電子デバイスへ送信し、
前記チャレンジ信号に応じて前記電子デバイスから取得した複数のＩＤデータと前記電子デバイスを一意に識別するためのＩＤとして予め登録されている登録ＩＤとのハミング距離の出現回数に対する正規分布の正規性の検定処理、前記登録ＩＤに対する前記複数のＩＤデータそれぞれの差分に対するランダムウォークをベースとする乱数検定処理、または、前記複数のＩＤデータから当該複数のＩＤデータの乱数性を表す統計量を取得する統計テスト処理、である統計処理を実行し、
前記統計処理の結果に基づいて前記複数のＩＤデータが前記登録ＩＤを中心とした物理乱数であるか否かを判定し、
前記複数のＩＤデータが前記物理乱数であると判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証成立とし、前記複数のＩＤデータが前記物理乱数でないと判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証不成立とし、
前記電子デバイスは、
前記認証サーバから受信した前記チャレンジ信号に応じて前記複数のＩＤデータを生成し、
生成した前記複数のＩＤデータを含むレスポンス信号を前記認証サーバへ送信する
認証システム。
ＩＤデータを生成するＰＵＦ回路を備えた電子デバイスに対する認証を実行する認証サーバが実行する認証方法であって、
前記電子デバイスから複数のＩＤデータを取得し、
取得した前記複数のＩＤデータと前記電子デバイスを一意に識別するためのＩＤとして予め登録されている登録ＩＤとのハミング距離の出現回数に対する正規分布の正規性の検定処理、前記登録ＩＤに対する前記複数のＩＤデータそれぞれの差分に対するランダムウォークをベースとする乱数検定処理、または、前記複数のＩＤデータから当該複数のＩＤデータの乱数性を表す統計量を取得する統計テスト処理、である統計処理を実行し、
前記統計処理の結果に基づいて前記複数のＩＤデータが前記登録ＩＤを中心とした物理乱数であるか否かを判定し、
前記複数のＩＤデータが前記物理乱数であると判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証成立とし、前記複数のＩＤデータが前記物理乱数でないと判定した場合、前記電子デバイスに対する認証の結果を認証不成立とする
認証方法。