IEEE Transactions on Information Forensics and Security· 2013Q1
PUF Modelleme Saldırıları: Simüle Edilmiş ve Silikon Veriler Üzerinde
PUF Modeling Attacks on Simulated and Silicon Data
- 624atıf
- Q1SCImago
- 2013yıl
Kısa özet
Makine öğrenmesi saldırıları, hem simüle edilmiş hem de silikon veriler üzerinde güçlü Fiziksel Klonlanamaz Fonksiyonları (PUF'lar) yüksek doğrulukla taklit edebilen modeller oluşturabilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Makine öğrenmesi modelleri, zorluk-yanıt davranışlarını öğrenerek güçlü PUF'ları taklit edebilir.
- Saldırılar, keyfi boyutlardaki standart Arbiter PUF'ları ve belirli karmaşıklıktaki diğer güçlü PUF varyantları üzerinde başarılı oldu.
- Simüle edilmiş verilerle eğitilen modelleri doğrulayan FPGA ve ASIC'lerden elde edilen dört milyondan fazla silikon CRP üzerinde kavram kanıtları gerçekleştirildi.
- Silikon veriler üzerindeki performans, simüle edilmiş verilerle yakından eşleşerek önceki varsayımları doğruladı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We discuss numerical modeling attacks on several proposed strong physical unclonable functions (PUFs). Given a set of challenge-response pairs (CRPs) of a Strong PUF, the goal of our attacks is to construct a computer algorithm which behaves indistinguishably from the original PUF on almost all CRPs. If successful, this algorithm can subsequently impersonate the Strong PUF, and can be cloned and distributed arbitrarily. It breaks the security of any applications that rest on the Strong PUF's unpredictability and physical unclonability. Our method is less relevant for other PUF types such as Weak PUFs. The Strong PUFs that we could attack successfully include standard Arbiter PUFs of essentially arbitrary sizes, and XOR Arbiter PUFs, Lightweight Secure PUFs, and Feed-Forward Arbiter PUFs up to certain sizes and complexities. We also investigate the hardness of certain Ring Oscillator PUF architectures in typical Strong PUF applications. Our attacks are based upon various machine learning techniques, including a specially tailored variant of logistic regression and evolution strategies. Our results are mostly obtained on CRPs from numerical simulations that use established digital models of the respective PUFs. For a subset of the considered PUFs-namely standard Arbiter PUFs and XOR Arbiter PUFs-we also lead proofs of concept on silicon data from both FPGAs and ASICs. Over four million silicon CRPs are used in this process. The performance on silicon CRPs is very close to simulated CRPs, confirming a conjecture from earlier versions of this work. Our findings lead to new design requirements for secure electrical Strong PUFs, and will be useful to PUF designers and attackers alike.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2013 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science