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Originaltitel:
Metrics for physical unclonable functions
Übersetzter Titel:
Metriken für Physical Unclonable Functions
Autor:
Wilde, Florian K. A.
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Sigl, Georg (Prof. Dr.)
Gutachter:
Sigl, Georg (Prof. Dr.); Mukhopadhyay, Debdeep (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ELT Elektrotechnik
Stichworte:
physical unclonable function, PUF, response mass function, RMF, expected conditional min-entropy, challengeability class, spatial autocorrelation, spatial correlation, SPACA, hypothesis test, metric, statistics, multivariate, entropy, min-entropy, mutual information, conditional entropy, helper data system, HDS, helper data algorithm, HDA, dataset, real world, histogram, Hamming distance, Hamming weight, compression, confidence interval, principal component analysis, PCA
TU-Systematik:
DAT 460
Kurzfassung:
Uni- and multivariate statistical models are used to compare a variety of existing metrics for the security evaluation of physical unclonable function (PUF) candidates, e.g. for expectation, variance, confidence intervals. As methodical improvement, statistical hypothesis testing with PUF specific tests is proposed, e.g. for bias or spatial autocorrelation. The response mass function (RMF) is introduced to represent the probability distribution of PUF responses even with thousands of bits.
Übersetzte Kurzfassung:
Mittels uni- und multivariater statistischer Modelle wird eine Auswahl bestehender Metriken zur Sicherheitsanalyse von Physical Unclonable Functions (PUFs) verglichen, z.B. bezüglich Erwartungswert, Varianz und Konfidenzintervallen. Als methodische Verbesserung werden statistische Hypothesentests mit PUF spezifischen Tests vorgeschlagen, z.B. auf Bias oder räumliche Autokorrelation. Die Antworthäufigkeitsfunktion wird eingeführt, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung der PUF Antwort auch bei mehr...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1612868
Eingereicht am:
10.06.2021
Mündliche Prüfung:
03.12.2021
Dateigröße:
4564870 bytes
Seiten:
256
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211203-1612868-1-6
Letzte Änderung:
17.02.2022
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