We consider a secret key agreement problem in which noisy physical unclonable function (PUF) outputs facilitate reliable, secure, and private key agreement with the help of public, noiseless, and authenticated storage. PUF outputs are highly correlated, so transform coding methods have been combined with scalar quantizers to extract uncorrelated bit sequences with reliability guarantees. For PUF circuits with continuous-valued outputs, the models for transformed outputs are made more realistic by replacing the fitted distributions with corresponding truncated ones. The state-of-the-art PUF methods that provide reliability guarantees to each extracted bit are shown to be inadequate to guarantee the same reliability level for all PUF outputs. Thus, a quality of service parameter is introduced to control the percentage of PUF outputs for which a target reliability level can be guaranteed. A public ring oscillator (RO) output dataset is used to illustrate that a truncated Gaussian distribution can be fitted to transformed RO outputs that are inputs to uniform scalar quantizers such that reliability guarantees can be provided for each bit extracted from any PUF device under additive Gaussian noise components by eliminating a small subset of PUF outputs. Furthermore, we conversely show that it is not possible to provide such reliability guarantees without eliminating any PUF output if no extra secrecy and privacy leakage is allowed.


翻译:我们认为,一个秘密的关键协议问题,即:在公共、无噪音和认证存储的帮助下,杂乱的物理不协调功能(PUF)产出有助于可靠、安全和私人关键协议的可靠、安全和保密。PUF产出具有高度关联性,因此,转换编码方法与卡路里量化器相结合,在可靠性保障下提取不相关位数序列。对于具有连续价值产出的PUF回路,转换产出的模式更现实,方法是用相应的脱节输出来取代已装配的分发。为每个提取部分提供可靠性保障的最先进的PUF方法显示不足,无法保证所有PUF产出的可靠性水平。因此,引入服务质量参数来控制PUF产出的百分比,可以保证目标可靠性水平。公共环振荡器(RO)输出数据集用来说明,通过调试调高分数分布可以适应已转换的RO产出,这是向统一的卡路里量化器的投入,因此,从任何PUFF设备中提取的每部分都具有同样的可靠性保障。如果我们不使用安全性标准,那么,那么,PUF将不再使用任何机密性产出的机密性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICLR2021】常识人工智能,77页ppt
专知会员服务
72+阅读 · 2021年5月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
38+阅读 · 2019年10月9日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月3日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员