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题名物理不可克隆函数的机器学习防御与攻击综述
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作者
寇瑜萍
邓丁
欧钢
黄仰博
牟卫华
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机构
国防科技大学电子科学学院
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出处
《无线电工程》
2024年第4期1009-1018,共10页
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基金
湖南省自然科学基金(2022JJ30669)。
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文摘
随着卫星导航技术的发展,芯片、模块和板卡等导航产品被广泛应用到各种导航终端设备上,但这些设备在开放环境中的通信安全问题日益凸显。物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)是一种新型“硬件指纹”技术,基于PUF的身份认证方式可以对设备进行硬件层面的认证,满足其轻量级和高安全性的认证需求。针对多数PUF易受到机器学习(Machine Learning, ML)建模攻击的问题,对不同的结构改进方法进行介绍,分析了几种常用ML攻击算法的特点,提出了防御和攻击两方面的性能评价方法,从安全性方面讨论了PUF的未来发展趋势。
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关键词
物理不可克隆函数
导航设备
抗攻击结构
机器学习
可靠性
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Keywords
PUF
navigation equipment
anti-attack structure
ML
reliability
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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