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物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function, PUF)在信息安全领域具有极其重要的应用前景,然而也存在其自身安全受机器学习攻击等方面的不足。该文通过对PUF电路和密码算法的研究,提出一种基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法。首先,通过构造滚动密钥生成器产生随机密钥,并与输入激励进行混淆;然后,将混淆后的激励通过串并转换电路作用于强PUF,产生输出响应;最后,利用Python软件仿真和FPGA硬件实现,并分析其安全性和统计特性。实验结果表明,当建模所用激励响应对(Challenge Response Pairs, CRPs)高达106组时,基于逻辑回归、人工神经网络和支持向量机的攻击预测率接近50%的理想值。此外,该方法通用性强、硬件开销小,且不影响PUF的随机性、唯一性以及可靠性。 相似文献
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物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)在信息安全领域具有极其重要的应用前景,然而也存在其自身安全受机器学习攻击等方面的不足.该文通过对PUF电路和密码算法的研究,提出一种基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法.首先,通过构造滚动密钥生成器产生随机密钥,并与输入激励进行混淆;然后,将混淆后的激励通过串并转换电路作用于强PUF,产生输出响应;最后,利用Python软件仿真和FPGA硬件实现,并分析其安全性和统计特性.实验结果表明,当建模所用激励响应对(Challenge Response Pairs,CRPs)高达106组时,基于逻辑回归、人工神经网络和支持向量机的攻击预测率接近50％的理想值.此外,该方法通用性强、硬件开销小,且不影响PUF的随机性、唯一性以及可靠性. 相似文献
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