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J-GLOBAL ID:201802219643607385   整理番号:18A0845103

SD-PUF:スプライスディジタル物理的非クローン化機能【JST・京大機械翻訳】

SD-PUF: Spliced Digital Physical Unclonable Function
著者 (5件):
資料名:
巻: 37  号:ページ: 927-940  発行年: 2018年 
JST資料番号: B0142C  ISSN: 0278-0070  CODEN: ITCSDI  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)
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ディジタル回路の物理的非同期機能(PUF)は,アナログPUFが苦しむ環境および操作変動に対する回復力のメリットに対して注目を集めている。しかし,既存の最先端のディジタル回路PUFは,依然として脆弱性の影の下にあるアナログ-ディジタル回路のハイブリッドであるか,あるいは実世界アプリケーションに対して実用的でない。本論文では,新しい高度に非線形で安全なディジタルPUF(D-PUF)とスプライスバージョンSD-PUFを提案した。指紋は,リソグラフィープロセスの間,意図的に誘導された非常に大規模な集積配線ランダム性から抽出される。強く歪んだCMOSラッチを用いて,環境と操作の変動に対する免疫を確実にした。重要なことに,高度に非線形な論理ネットワークを提案し,機械学習攻撃に対する強い回復力を可能にする,任意の微妙な相互接続ランダム性を効果的に拡大し,拡大した。その上で,提案した論理ネットワークの拡張可能アーキテクチャは,多重ランダムに選択されたD-PUFが一つのSD-PUFに接続され,統計的セキュリティをはるかに高いレベルに押し込み,一方,PUFデバイス当たりのマスクコストを大幅に低減する新しいポストシリコンシャッフルスプライスメカニズムを実現した。また,それは,基礎や他の第三者メーカーに強制された信頼できる需要を分離する。提案したPUFは,0のHamming距離を含む統計的計量に関して理想的な性能に近いことを実証した。種々の最先端の機械学習モデルは,提案したPUFに攻撃するとき,予測精度がランダム推測よりもほとんど良くないことを示した。また,同じSD-PUF対の存在確率はD-PUF対のそれよりも著しく低く,例えば,30D-PUFにより結合されたSD-PUFの確率は2.3×10~22であり,D-PUFのそれより19桁低い。提案したシャッフル-スプライス機構から利益を得て,SD-PUF当たりのマスクコストもD-PUFのそれより300倍低減した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
CAD,CAM  ,  論理回路  ,  集積回路一般 
タイトルに関連する用語 (1件):
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