【摘 要】
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针对强物理不可复制函数(PUF,physical unclonable function)面临的机器学习建模威胁,基于对抗学习理论建立了强PUF的对抗机器学习模型,在模型框架下,通过对梯度下降算法训练
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871405,61802431)。
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针对强物理不可复制函数(PUF,physical unclonable function)面临的机器学习建模威胁,基于对抗学习理论建立了强PUF的对抗机器学习模型,在模型框架下,通过对梯度下降算法训练过程的分析,明确了延迟向量权重与模型预测准确率之间的潜在联系,设计了一种基于延迟向量权重的对抗样本生成策略。该策略与传统的组合策略相比,将逻辑回归等算法的预测准确率降低了5.4%~9.5%,低至51.4%。结合资源占用量要求,设计了新策略对应的电路结构,并利用对称设计和复杂策略等方法对其进行安全加固,形成了A
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