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J-GLOBAL ID：202002234140382647   整理番号：20A2617693

モデリング攻撃耐性低オーバヘッドメムリスティブ物理的非クローン性機能【JST・京大機械翻訳】

A Modelling Attack Resistant Low Overhead Memristive Physical Unclonable Function

著者 (4件)： Yang Xiaohan (Oxford Brookes University,School of ECM,UK) ,  Khandelwal Saurabh (Oxford Brookes University,School of ECM,UK) ,  Jiang Aiqi (Queen Mary University of London,School of EECS,UK) ,  Jabir Abusaleh (Oxford Brookes University,School of ECM,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DFT  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： メモリスタはメモリ,論理,神経形態システム,およびデータセキュリティにおけるアプリケーションを見つける。この目的のために,非線形メムリスタ符号器と連動して,メムリスティブカオス回路を用いて,低オーバヘッド物理的不可解な機能を考案するために,メムリスタの非線形挙動を利用した。チャレンジ-応答-ペアベース認証におけるこのアーキテクチャの有効性と,その物理的非クローン性を実証した。このアーキテクチャは,非常に汎用性があり,単一符号器または並列に走る多数の符号器で実装でき,CRPのサイズを拡張するためにそれ自身のメリットを持つ。その有効性を実証するために,アーキテクチャを機械学習ベースモデリング攻撃e.g.ロジスティック回帰,サポートベクトルマシン,ランダムフォレスト,および人工ニューラルネットワーク分類器。提案したPUFアーキテクチャは,より小さなビットサイズと減少したオーバヘッドでも,そのような攻撃に対してより良い抵抗を与えることを見出した。Copyright 2020 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】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  ニューラルネットワーク ,  汎用性 ,  符号器 ,  応用プログラム ,  有効性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  機械学習 ,  認証 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *オーバヘッド ,  ランダムフォレスト ,  メモリスタ ,  データセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデリング ,  攻撃耐性 ,  物理 ,  クローン性