دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Nils Wisiol
سری: T-Labs Series in Telecommunication Services
ISBN (شابک) : 3031292065, 9783031292064
ناشر: Springer
سال نشر: 2023
تعداد صفحات: 124
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 5 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Modeling Attack Security of Physical Unclonable Functions based on Arbiter PUFs به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدل سازی امنیت حمله توابع غیرقابل کلون فیزیکی بر اساس PUF های Arbiter نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Foreword Preface Contents 1 Introduction 2 Physical Unclonable Functions 2.1 Security Properties and Metrics 2.2 Attacker Model 2.3 Modeling Attacks 2.3.1 Machine Learning Attacks 2.3.2 Specialized Attacks 2.3.3 Provable Attacks 2.4 Hardware Security 3 XOR Arbiter PUF 3.1 Arbiter PUF 3.2 XOR Arbiter PUF 3.3 Metrics 3.3.1 Systematic Bias of XOR Arbiter PUFs 3.3.2 Implementation 3.4 Logistic Regression Attack 3.5 Physical Attacks 3.6 Neural Network Attacks 3.6.1 Revisited: Santikellur et al. 3.6.2 Revisited: Aseeri et al. 3.6.3 Revisited: Mursi et al. 3.6.3.1 Neural Network 3.6.3.2 Replication and Results 3.6.3.3 Hyperparameter Optimization 3.6.3.4 Noise Resilience 3.6.3.5 Application to Real-World Data 3.6.4 Comparison 3.7 Arbitrarily Large XOR Arbiter PUFs 3.7.1 Stability 3.7.2 Arbiter PUF 3.7.3 Majority Vote Arbiter PUF 3.7.4 XOR Arbiter PUF 3.7.5 Number of Votes Required 3.7.6 Simulation 3.8 Reliability-Based Attacks 4 XOR Arbiter PUFs with Input Transformation 4.1 Input Transformations: Classic vs. Random 4.1.1 Pseudorandom Input Transformation 4.1.2 Local Minima 4.2 Input Transformations: Lightweight Secure 4.2.1 Feature Vector Correlation 4.2.2 Improved Attack 4.3 Permutation PUF 5 Interpose PUF 5.1 Splitting Attack 5.1.1 Initial Modeling of the Lower Layer via Random Interpose Bits 5.1.2 Modeling of the Upper Layer 5.1.3 Divide-and-Conquer Attack 5.2 Results and Performance Analysis 5.3 Neural Network Splitting Attack 5.4 Variants of the Interpose PUF 5.4.1 Design Details and Motivation 5.4.2 Empirical Results of Deep Learning Modeling Attacks 6 Feed-Forward Arbiter PUF 6.1 Design 6.2 Evolution Strategies Attacks 6.3 Neural Network Attack 7 Beli PUF 7.1 Design 7.2 Model Based on Additive Delay Model 7.3 Implementation and Metrics 7.4 Generic MLP Attack 7.5 Specialized Neural Network Attack 8 LP-PUF 8.1 Design 8.2 Metrics 8.3 Splitting Attack 8.4 Reliability Attack 8.5 MLP Attack 8.6 Limitations Copyright Notice A Arbiter PUF Additive Delay Model B Permutation PUF Bibliography Index