摘要
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ALPUF(adversarial learning PUF)安全结构.ALPUF不仅将机器学习建模的预测准确率降低至随机预测水平,而且能够抵御混合攻击和暴力破解.与其他PUF结构的对比表明,ALPUF在资源占用量和安全性上均具有明显优势.
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