作者：徐金甫; 董永兴; 李军伟信息安全glitchpuf机器学习建模攻击
摘要：随着攻击技术的不断进步,基于机器学习(Machine Learning,ML)、深度学习(Deep Learning,DL)等技术的建模攻击严重威胁了PUF的安全。针对Glitch PUF单元电路静态输出的缺陷,首次提出使用多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)算法对Glitch PUF进行机器学习,解决了Glitch PUF输出为非线性可分数据的问题,能够对Glitch PUF攻击并预测其输出。实验表明,对比于逻辑回归(Logistic Regression,LR)算法和随机森林(Random Forest,RF)二分类算法,提出的MLP算法显著降低了预测错误率。
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