19、逆向基于物理不可克隆函数(PUF)的认证协议解析

逆向PUF认证协议解析

逆向基于物理不可克隆函数(PUF)的认证协议解析

1. 引言

在当今的数字安全领域,设备认证和密钥交换是至关重要的环节。物理不可克隆函数(PUF)因其利用设备的物理特性,提供了一种安全、稳健且低成本的机制,受到了广泛关注。本文将详细介绍一种新型的逆向基于PUF的认证协议,包括其构建、安全性分析以及认证密钥交换等方面。

2. PUF相关背景知识

PUF利用设备的物理特性,这些特性易于测量,但难以表征、建模或复制。当向PUF施加一个称为挑战(C)的刺激时,它会产生一个响应(R),响应取决于挑战和设备中独特的内在随机性。挑战和其对应的响应被称为挑战 - 响应对(CRP)。PUF通常满足以下安全假设:
- 不可预测性 :对手无法在不建模其内在特性的情况下预测特定PUF挑战的响应。而且,一个CRP的响应Ri对另一个不同CRP的响应Rj提供的信息很少。
- 不可克隆性 :对手无法在其他设备或软件中模拟PUF的行为,因为其行为完全依赖于原始设备的物理特性。
- 鲁棒性 :PUF的输出随时间稳定,多次使用相同挑战查询时,相应的响应相似,这为应用纠错码以获得稳定响应提供了可能。

满足这些假设的PUF可用于设备识别和认证、硬件 - 软件绑定或安全存储加密密钥等。电子PUF可轻松集成到集成电路中,主要有三种类型:
| PUF类型 | 原理 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 基于延迟的PUF | 基于数字竞争条件或频率变化 | 仲裁器PUF、环形振荡器PUF |
| 基

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值