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基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法
ID：103 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2021-12-07 11:18:54 Hits：703 Oral Presentation

Start Time：2021-12-12 14:30（Asia/Shanghai）

Duration：15min

Session：S2 论文报告会场2 » S2.7&8Session 7&8 硬件安全

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Abstract
物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)在信息安全领域具有极其重要的应用前景，然而也存在其自身安全受机器学习攻击等方面的不足。该文通过对PUF电路和密码算法的研究，提出一种基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法。首先，通过构造滚动密钥生成器产生随机密钥，并与输入激励进行混淆；然后，将混淆后的激励通过串并转换电路作用于强PUF，产生输出响应；最后，利用Python软件仿真和FPGA硬件实现，并分析其安全性和统计特性。实验结果表明，当建模所用激励响应对(Challenge Response Pairs, CRPs)高达106组时，基于逻辑回归、人工神经网络和支持向量机的攻击预测率接近50%的理想值。此外，该方法通用性强、硬件开销小，且不影响PUF的随机性、唯一性以及可靠性。
Keywords
Speaker
汪鹏君
教授 温州大学

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  • Conference Date

    Dec 11

    2021

    to

    Dec 12

    2021

  • Aug 18 2021

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