فهرست مقالات physically unclonable functions (PUFs)

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - SQ-PUF: پروتکل احراز هویت مبتنی برPUF مقاوم در برابر حملات یادگیری ماشین
  سید ابوالفضل سجادی هزاوه بیژن  علیزاده
  توابع غیرهمسان فیزیکی (PUF) سخت‌افزاری را برای تولید الگویی منحصربه‌فرد از چالش- پاسخ با اهداف احراز هویت و رمزگذاری ارائه می‌دهند. یکی از ویژگی‌های مهم در این مدارها غیرقابل پیش‌بینی‌بودن است؛ به این معنی که یک مهاجم نمی‌تواند پاسخ‌های آینده را از مشاهدات قبلی پیش‌بینی چکیده کامل

  توابع غیرهمسان فیزیکی (PUF) سخت‌افزاری را برای تولید الگویی منحصربه‌فرد از چالش- پاسخ با اهداف احراز هویت و رمزگذاری ارائه می‌دهند. یکی از ویژگی‌های مهم در این مدارها غیرقابل پیش‌بینی‌بودن است؛ به این معنی که یک مهاجم نمی‌تواند پاسخ‌های آینده را از مشاهدات قبلی پیش‌بینی کند. با این حال نشان داده شده که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تهدیدی قابل توجه برای PUF ها هستند؛ زیرا آنها قادر به مدل‌سازی دقیق رفتار PUF می‌باشند. در این مقاله، ما تهدیدات امنیتیPUF را تحلیل و یک روش احراز هویت مبتنی بر PUF به نام SQ-PUF را ارائه می‌کنیم که می‌تواند در برابر حملات یادگیری ماشین مقاومت خوبی از خود نشان دهد. توانایی شبیه‌سازی یا پیش‌بینی آن را با مبهم‌سازی همبستگی بین جفت‌های چالش- پاسخ‌ها دشوار کردیم. نتایج تجربی نشان می‌دهند که برخلاف PUFهای موجود، حتی با مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ هم نمی‌توان به مدل SQ-PUF حمله موفقی داشت و بیشترین دقت پیش‌بینی %۵۳ است که نشان‌دهنده غیرقابل پیش‌بینی‌بودن این مدل می‌باشد. علاوه بر این، یکنواختی و یکتایی در این مدل تقریباً با مقدار ایده‌آل در A-PUF یکسان باقی مانده است. پرونده مقاله