Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41326
Title: Алгоритмы и методы машинного обучения для оценки устойчивости физически неклонируемых функций к криптографическим атакам
Authors: Кузьма, Ю. В.
Хлопцев, А. А.
Keywords: материалы конференций;физически неклонируемые функции;машинное обучение;криптографические атаки
Issue Date: 2020
Publisher: БГУИР, РБ
Citation: Кузьма, Ю. В. Алгоритмы и методы машинного обучения для оценки устойчивости физически неклонируемых функций к криптографическим атакам / Кузьма Ю. В., Хлопцев А. А. // Информационные технологии и системы 2020 (ИТС 2020) = Information Teсhnologies and Systems 2020 (ITS 2020) : материалы международной научной конференции, Минск, 18 ноября 2020 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2020. – С. 177–178.
Abstract: В статье рассмотрена возможность применения методов и алгоритмов машинного обучения для оценки устойчивости физически нелонируемых функций (ФНФ) к криптографическим атакам. Интерес к данной тематике обусловлен повышением риска криптографических атак, связанным с широким распространением устройств Интернета вещей и различных токенов, смарт-карт, банковских карт, интегральных схем, использующих ФНФ для построения неклонируемых идентификаторов и генерирования случайных числовых последовательностей.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41326
Appears in Collections:ИТС 2020

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kuzma_Algoritmy.pdf830.22 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.