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基于人工神经网络特征向量提取的FF-APUF攻击方法
被引量：
4
1
作者
马雪娇
李刚
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期2498-2507,共10页
为评估物理不可克隆函数(PUF)的安全性,需针对不同的PUF结构设计相应的攻击方法。该文通过对强PUF电路结构和工作机理的研究,利用人工神经网络(ANN)提出一种针对触发器-仲裁器物理不可克隆函数(FFAPUF)的有效攻击方法。首先,根据FF-APU...
为评估物理不可克隆函数(PUF)的安全性,需针对不同的PUF结构设计相应的攻击方法。该文通过对强PUF电路结构和工作机理的研究,利用人工神经网络(ANN)提出一种针对触发器-仲裁器物理不可克隆函数(FFAPUF)的有效攻击方法。首先,根据FF-APUF电路结构,利用多维数组构建电路延时模型;然后,对FFAPUF的二进制激励进行邻位划分,将划分后的激励转换为十进制并表示为行向量,实现特征向量提取;最后,基于提取的特征向量利用ANN构建攻击模型并通过后向传播算法获得最优参数。实验结果表明,相同条件下攻击预测率均高于其他3种常用的机器学习方法,尤其当激励响应对(CRP)数量较少、激励位数较多时,优势更加明显。当激励位数为128、CRP个数为100和500时,平均攻击预测率分别提高36.0%和16.1%。此外,该方法具有良好的鲁棒性和可扩展性,不同噪声系数下攻击预测率与可靠性相差最大仅0.32%。
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关键词
物理不可克隆函数
触发器-仲裁器物理不可克隆函数
人工神经网络
特征向量提取
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职称材料
题名
基于人工神经网络特征向量提取的FF-APUF攻击方法
被引量：
4
1
作者
马雪娇
李刚
机构
温州理工学院数据科学与人工智能学院
温州大学电气与电子工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期2498-2507,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFB2202100)
国家自然科学基金(61874078,61904125)
温州市基础性科研项目(G20190006,G20190003)。
文摘
为评估物理不可克隆函数(PUF)的安全性,需针对不同的PUF结构设计相应的攻击方法。该文通过对强PUF电路结构和工作机理的研究,利用人工神经网络(ANN)提出一种针对触发器-仲裁器物理不可克隆函数(FFAPUF)的有效攻击方法。首先,根据FF-APUF电路结构,利用多维数组构建电路延时模型;然后,对FFAPUF的二进制激励进行邻位划分,将划分后的激励转换为十进制并表示为行向量,实现特征向量提取;最后,基于提取的特征向量利用ANN构建攻击模型并通过后向传播算法获得最优参数。实验结果表明,相同条件下攻击预测率均高于其他3种常用的机器学习方法,尤其当激励响应对(CRP)数量较少、激励位数较多时,优势更加明显。当激励位数为128、CRP个数为100和500时,平均攻击预测率分别提高36.0%和16.1%。此外,该方法具有良好的鲁棒性和可扩展性,不同噪声系数下攻击预测率与可靠性相差最大仅0.32%。
关键词
物理不可克隆函数
触发器-仲裁器物理不可克隆函数
人工神经网络
特征向量提取
Keywords
physical
unclonable
function
(PUF)
flip-flop
based
arbiter
physical
unclonable
function
(
ff-apuf
)
Artificial Neural Network(ANN)
Feature vector extraction
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
TP331 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络特征向量提取的FF-APUF攻击方法
马雪娇
李刚
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
4
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