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物理不可克隆函数以其轻量化和低功耗等特点,在系统认证和密钥生成等面向物联网安全领域得到广泛应用。通过对典型的强物理不可克隆函数进行建模,结合人工智能和机器学习的手段,采用经典的逻辑回归分析,对强物理不可克隆函数进行模型攻击。在收集一定数量的样本作为训练集的情况下,对特定的测试集进行验证。结果显示,随着训练数据的增多,预测正确率快速升高,并最终稳定在一个较高的水平。