Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Singapore Sep 2023, 2023

9811940193 / 9789811940194

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book discusses a broad overview of traditional machine learning methods and state-of-the-art deep learning practices for hardware security applications, in particular the techniques of launching potent 'modeling attacks' on Physically Unclonable Function (PUF) circuits, which are promising hardware security primitives. The volume is self-contained and includes a comprehensive background on PUF circuits, and the necessary mathematical foundation of traditional and advanced machine learning techniques such as support vector machines, logistic regression, neural networks, and deep learning. This book can be used as a self-learning resource for researchers and practitioners of hardware security, and will also be suitable for graduate-level courses on hardware security and application of machine learning in hardware security. A stand-out feature of the book is the availability of reference software code and datasets to replicate the experiments described in the book. 100 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789811940194

Título
Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Autor
Rajat Subhra Chakraborty
Editorial
Springer Nature Singapore Sep 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811940193
ISBN 13
9789811940194
Peso del artículo
166 gramos
Dimensiones
235x155x6 mm

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