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J-GLOBAL ID：202002267373999177   整理番号：20A0493594

デューティサイクルマルチプレクサPUFに関するセキュリティ解析とモデリング攻撃【JST・京大機械翻訳】

Security Analysis and Modeling Attacks on Duty Cycle Multiplexer PUF

著者 (4件)： Xu Yunhao (Purple Mountain Laboratories,Nanjing,China) ,  Lao Yingjie (Clemson University,Department of Electrical and Computer Engineering,Clemson,SC,USA) ,  Liu Weiqiang (College of Electronic and Information Engineering, NUAA,Nanjing,China) ,  Zhang Chuan (Purple Mountain Laboratories,Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ASICON  ページ： 1-4  発行年： 2019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： ロジスティック回帰(LR)のような機械学習法がアービタPUFをモデル化する上で良く働くことが証明された後に,アービターPUFのような強い物理的非持続可能関数(PUF)のセキュリティは問題になっている。デューティサイクルマルチプレクサ(DC MUX)PUFは新しく提案されたPUF設計であり,アービタPUFの信頼性を高める。本論文では,DC MUX PUFのセキュリティを解析し,誤差率と,攻撃応答対(CRPs)の数の間の関係を,以前の理論的結果により得た。次に,DC MUX PUF上のLR攻撃を行い,結果は理論結果と一致した。DC MUX PUFの予測誤差は両方とも予測され,それから,アービターPUFの予測誤差より高いことが証明された。その上,DC MUX PUFの訓練時間は,アービターPUFより40000倍高い。その結果,DC MUX PUFはアービタPUFよりも安全であることが証明された。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： *予測誤差 ,  信頼性 ,  安全解析 ,  機械学習 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： アービタ ,  ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： セキュリティ解析 ,  モデリング ,  攻撃