Strengthening PUFs using Composition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We explore the idea of composing PUFs with the intent that the resultant PUF is stronger than the constituent PUFs. Prior work has proposed a construction, which subsequent work has shown to be weak. We revisit this prior construction and observe that it is actually weaker than previously thought when the constituent PUFs are arbiter PUFs. This weakness is demonstrated via our adaptation of the previously proposed Logistic Regression (LR) attack. We then propose new constructions called PUFs-composed-with-PUFs (PoP). In particular, we retain a two-layer construction, but allow the same input to the composite PUF to be input to more than one constituent PUF at the first layer. We explore this family of constructions, with arbiter PUFs serving as the constituent PUFs. In particular, we identify several axes which we can vary, and empirically study the resilience of our constructions compared to the prior construction and one another from the standpoint of LR attacks. As insight into why our family of constructions is stronger, we prove, under some idealized conditions, that the lower-bound on an attacker is indeed higher under our constructions than the upper-bound on an attacker for the prior construction. As such, our work suggests that composition can be a promising approach to strengthening PUFs, contrary to what prior work suggests.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle