一个基于响应反的强大PUF,改进了严格的雪崩标准和可靠性
Baokui Zhu1, Xiaowen Jiang2, Kai Huang2
1College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|January 11, 2024
概括
本研究介绍了一种新的物理非克隆功能 (PUF),用于安全的物联网 (IoT) 认证. 拟议的PUF增强了对机器学习攻击的安全性,并提高了强大的物联网设备识别的可靠性.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 计算机工程 计算机工程
- 密码学 密码学 密码学
背景情况:
- 物理非克隆功能 (PUF) 对于轻量级的物联网 (IoT) 认证至关重要.
- 现有的PUF面临机器学习 (ML) 建模和统计攻击的漏洞.
- 在PUF中,安全性和可靠性之间的平衡仍然是一个挑战.
研究的目的:
- 提出一个强大的响应反PUF,抵抗ML攻击.
- 提高PUF的统计特性 (SAC和GSAC).
- 用一种高效的方法来提高PUF的可靠性.
主要方法:
- 一个新的PUF架构,结合了线性反转移寄存器 (LFSR) 和仲裁器PUF (APUF).
- 实施双级可靠性改进 (TLRI) 方法.
- 评估对ML建模攻击的抵抗力和统计特征的评估.
主要成果:
- 拟议的PUF证明了对现有的ML建模攻击的抵抗力.
- 获得了强大的严格雪崩标准 (SAC) 和通用严格雪崩标准 (GSAC) 属性.
- 该TLRI方法提供95%的可靠性,投票时间和周期显著减少.
结论:
- 基于LFSR-APUF的新型PUF为物联网身份验证提供了增强的安全性和统计特性.
- 与传统方法相比,TLRI方法显著提高了PUF的可靠性.
- 这项工作有助于更安全可靠的物联网身份验证解决方案.
