27、后量子时代物理不可克隆函数(PUF)攻击与硬件安全

后量子时代物理不可克隆函数(PUF)攻击与硬件安全

1. 后量子时代PUF攻击概述

在当今的技术环境中,无论是经典PUF还是量子PUF都面临着各种攻击。针对经典PUF的攻击策略已经得到了广泛的研究,涵盖了多种不同的方法;而针对量子PUF的攻击则是一个相对较新的研究领域,仍需要更多的探索。

2. 经典PUF攻击类型

经典PUF的攻击主要分为两大类:一类是攻击者不具备量子能力的经典攻击;另一类是攻击者拥有量子能力的量子攻击。具体又可细分为以下三种类型:
- 侵入式攻击 :这种攻击能够改变PUF的物理结构,通过完全改变PUF的配置来提取解密数据。例如,攻击者可以通过聚焦离子束(FIB)电路编辑永久修改设备的安全熔丝,然后利用背面微探测来解密敏感数据。
- 半侵入式或侧信道攻击 :结合故障注入和侧信道攻击,并借助机器学习框架,以获取PUF的响应性挑战 - 响应对(CRP)行为。比如,攻击者使用激光故障注入攻击和机器学习计算,来改变可编程逻辑设备中XOR - 仲裁器和环形振荡器(RO)PUF的配置,从而破坏其安全性。
- 非侵入式或软件/机器学习(ML)攻击 :攻击者使用一小部分CRP来生成一个模拟PUF挑战 - 响应行为的模型。首次针对PUF的ML攻击在早期就已实现,此后,不同类型的ML攻击也被不断研究。ML攻击又可分为经验攻击和PAC(可能近似正确)框架攻击。经验ML攻击没有预先定义的置信水平,而PAC框架则会开发具有明确预先指定效率水平的模型。

攻击类型
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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