Алгоритмы и методы машинного обучения для оценки устойчивости физически неклонируемых функций к криптографическим атакам

Кузьма, Ю. В.; Хлопцев, А. А.

Алгоритмы и методы машинного обучения для оценки устойчивости физически неклонируемых функций к криптографическим атакам

Дата публикации: 2020

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T17:55:39Z

Аннотация:

В статье рассмотрена возможность применения методов и алгоритмов машинного обучения для оценки устойчивости физически нелонируемых функций (ФНФ) к криптографическим атакам. Интерес к данной тематике обусловлен повышением риска криптографических атак, связанным с широким распространением устройств Интернета вещей и различных токенов, смарт-карт, банковских карт, интегральных схем, использующих ФНФ для построения неклонируемых идентификаторов и генерирования случайных числовых последовательностей.

Ключевые слова:
материалы конференций, физически неклонируемые функции, машинное обучение, криптографические атаки

Тип: Статья

Алгоритмы и методы машинного обучения для оценки устойчивости физически неклонируемых функций к криптографическим атакам

Связанные документы (рекомендация CORE)

Партнеры

Индексация