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J-GLOBAL ID：201402270905064559   整理番号：14A0056116

セルラニューラルネットワークから導き出した物理的複製不可能関数

Physically Unclonable Functions Derived From Cellular Neural Networks

著者 (5件)： ADDABBO Tommaso (Univ. Siena, Siena, ITA) ,  FORT Ada (Univ. Siena, Siena, ITA) ,  DI MARCO Mauro (Univ. Siena, Siena, ITA) ,  PANCIONI Luca (Univ. Siena, Siena, ITA) ,  VIGNOLI Valerio (Univ. Siena, Siena, ITA)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 1: Regular Papers  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 1: Regular Papers)
巻： 60  号： 12  ページ： 3205-3214  発行年： 2013年12月 
JST資料番号： C0226B  ISSN： 1549-8328  CODEN： ITCSCH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シリコン物理的複製不可能関数(PUF)は,ディジタル出力が集積回路(IC)の製造プロセスに導入される製造のランダムな物理的変動に厳密に依存する革新的な回路の基本である。ICの不正な複製を防止できる技術として,このPUFが注目されている。本文では,1ビットのPUFコアモジュールを設計するために,二つのニューロンのセルラニューラルネットワーク(CNN)を利用した。このCNNがPUFの設計のための期待でき興味深いリソースを表すことができると信じる。ここでは,PUFの動作機構を説明するため,CNNの基本的な電子回路を提案した。その電子回路は,実験により評価され,その結果は,回路のこの種の構造が環境の摂動に対して良好なロバスト性を示すことを確認した。

シソーラス用語： セルラニューラルネットワーク ,  *回路設計 ,  電子回路 ,  神経回路網 ,  *集積回路 ,  防止 ,  *認証 ,  *暗号鍵
準シソーラス用語： セルラ神経回路網 ,  偽造防止 ,  *集積回路設計 ,  *属性認証

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： セルラニューラルネットワーク ,  物理 ,  複製 ,  関数