基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法

摘要：

物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)在信息安全领域具有极其重要的应用前景,然而也存在其自身安全受机器学习攻击等方面的不足.该文通过对PUF电路和密码算法的研究,提出一种基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法.首先,通过构造滚动密钥生成器产生随机密钥,并与输入激励进行混淆;然后,将混淆后的激励通过串并转换电路作用于强PUF,产生输出响应;最后,利用Python软件仿真和FPGA硬件实现,并分析其安全性和统计特性.实验结果表明,当建模所用激励响应对(Challenge Response Pairs,CRPs)高达106组时,基于逻辑回归、人工神经网络和支持向量机的攻击预测率接近50％的理想值.此外,该方法通用性强、硬件开销小,且不影响PUF的随机性、唯一性以及可靠性.

关键词：硬件安全、强物理不可克隆函数、序列密码、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：TN918.2;TP309

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金;温州市基础性科研项目

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2474-2481