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사물인터넷을 위한 하드웨어 기반 보안 기술로서의 강성 물리적 복제 불가 함수의 실제 구현
A Practical Implementation of Strong Physical Unclonable Functions as Hardware-based Security Technologies for Internet of Things

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제7권 8호 (2023.08)바로가기
  • 페이지
    pp.1173-1181
  • 저자
    한지호, 신창용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A434414

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원문정보

초록

영어
Security is one of the most important issues in Internet of Things where billions of interconnected devices identify and interact with each other. Physical unclonable function (PUF) attracts lots of research interest as a strong security technology. It is a hardware-based security utilizing physical deviation among devices resulted from silicon manufacturing process. In this paper, we address definition of strong PUF, practical implementation, issues and countermeasures on machine learning attacks. A brief introduction on PUF basics and related works are presented, and followed by the definitions of strong and weak PUFs to clarify the difference of the two categories and their applications. With various types of strong PUFs from the simple arbiter PUF to recent PUF prototypes elaborated, we propose a practical implementation. For the purpose of performance evaluation, uniqueness and reliability are explained with mathematic expressions and machine learning (ML) attack resistance is introduced. We also present threat and countermeasure of ML attacks.
한국어
수많은 기기들이 연결된 사물인터넷에서 기기들이 서로를 식별하고 상호작용하기 위해서는 보안이 매우 중요하다. 최근 많은 관심을 받는 물리적 복제 불가 함수(PUF: Physical unclonable function)는 생산 공정에서 물리적으로 발생하는 개체 간 편차를 이용하는 하드웨어 기반 보안 기술이다. 이 논문은 strong PUF의 정의, 실제 구현 방법, 최근 이슈가 되는 기계학습 공격과 그 대안을 다룬다. PUF의 동작 원리와 관련 연구 등 배경 지식을 소개하고, PUF의 유형을 weak PUF와 strong PUF로 구분하여 본질적인 차이점과 활용 분야를 명확히 한다. 단 순 arbiter PUF에서 최근 비선형 기법을 조합한 PUF의 프로토타입에 이르기까지, 다양한 strong PUF의 연구 동 향과 흐름을 다룸으로써 실제 PUF 회로 구현 방법을 제시한다. 대표적 PUF 성능 평가 지표인 유일성와 신뢰도를 수식으로 정리하고, 기계학습 공격 저항을 자세히 설명하여 관련 이슈의 최근 흐름과 향후 연구 방향을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식 및 관련 연구
Ⅲ. Strong PUF와 Weak PUF의 특성 비교
Ⅳ. Strong PUF의 구현
Ⅴ. ML 공격 저항
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

물리적 복제불가 함수 사물인터넷 기계학습 모델링 공격 하드웨어 보안 Physical unclonable function Internet of things Machine learning Modeling attack Hardware-based security

저자

  • 한지호 [ Jiho Han | 선문대학교 전자공학과 부교수 ]
  • 신창용 [ Changyong Shin | 선문대학교 스마트정보통신공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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