5、物理不可克隆函数与硬件固有安全:应对假冒与知识产权保护挑战

物理不可克隆函数与硬件固有安全:应对假冒与知识产权保护挑战

一、假冒问题的严峻性与挑战

假冒商品,尤其是电子产品的假冒问题,正日益成为一个令人担忧的重大问题,对全球经济、社会以及关键基础设施的安全产生了巨大影响。许多公司因假冒商品的竞争而遭受经济损失和品牌损害,甚至在某些情况下,假冒组件的使用导致了致命事故。此外,假冒产品还可能渗透到现代社会的关键和安全基础设施中,对国家安全构成威胁。

假冒问题主要有两个方面。一是产品克隆,即制造与正品几乎难以区分的仿制品;二是商品的过度生产,这一问题虽不太为人所知,但危险性正逐渐增加。另外,知识产权(如软件和设计)的盗窃也是一种特殊的假冒形式。从攻击者的角度来看,盗窃知识产权相对容易,且无需大量研发投入就能获得高价值回报。

为应对这些假冒问题,需要使用加密和认证技术。例如,可以对设备配置数据或嵌入式软件进行加密,使其仅能在拥有正确加密密钥的设备上运行。然而,由于加密数据仍然容易复制,因此保护密钥不被复制或克隆变得至关重要。

二、物理不可克隆函数(PUF)的研究现状

在PUF的实施结果报告方面,目前存在一些问题。在日益增多的关于PUF实施的文献中,使用了许多不同的概念和指标来证明所提出构造的实用性和安全性,但这些指标的使用缺乏客观性。一方面,仅依据自身提出的指标来评估PUF具有主观性;另一方面,多种指标的使用使得客观比较不同的PUF提案变得困难。因此,需要商定一些标准化的指标,以便客观地评估不同构造的PUF的实用性和安全性相关特征。

以下是一些对于比较不同PUF提案较为重要的概念:
1. 样本大小 :在评估PUF的具体特征之前,用于估计

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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