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摘要：一种基于类神经网络结构的物理不可克隆函数的实现方法及实现装置。该类神经网络结构包括多个神经元层电路以及在多个神经元层电路之间的权重参数矩阵，该实现方法包括：对类神经网络结构进行设置操作，以使得权重参数矩阵中的至少部分权重参数被随机设置；向类神经网络结构提供输入电信号激励，类神经网络结构基于输入电信号和权重参数矩阵的多个权重参数，提供输出电信号；基于输出电信号确定物理不可克隆函数的密钥值。该物理不可克隆函数的实现方法及实现装置可以在较小的硬件开销上实现巨大的激励响应对数量，并且还可以提高激励响应对的数据复杂度，进而提高所实现的物理不可克隆函数的抗建模攻击能力。
主权项：1.一种基于类神经网络结构的物理不可克隆函数的实现方法，所述类神经网络结构包括多个神经元层电路以及在所述多个神经元层电路之间的权重参数矩阵，所述方法包括：对所述类神经网络结构进行设置操作，以使得所述权重参数矩阵中的至少部分权重参数被随机设置；向所述类神经网络结构提供输入电信号，其中，所述类神经网络结构基于所述输入电信号和所述权重参数矩阵的多个权重参数，提供输出电信号；基于所述输出电信号确定所述物理不可克隆函数的密钥值，所述方法还包括：利用阻变存储器阵列实现所述类神经网络结构的权重参数矩阵，其中，所述阻变存储器阵列中的多个阻变存储器的电导值分别对应所述权重参数矩阵的多个权重参数，对所述类神经网络结构进行设置操作，以使得所述权重参数矩阵中的至少部分权重参数被随机设置，包括：对所述阻变存储器阵列中的至少部分阻变存储器执行至少一次复位操作，以使得所述阻变存储器阵列中的至少部分阻变存储器的电导值被随机设置；或者对所述阻变存储器阵列中的至少部分阻变存储器执行至少一次置位操作，以使得所述阻变存储器阵列中的至少部分阻变存储器的电导值被随机设置；或者对所述阻变存储器阵列中的至少部分阻变存储器执行至少一次复位操作和至少一次置位操作的组合，以使得所述阻变存储器阵列中的至少部分阻变存储器的电导值被随机设置。
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百度查询： 清华大学 物理不可克隆函数的实现方法及实现装置
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