Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security

Idioma: inglés

Editorial: Springer Verlag, Singapore, SG, 2022

9811940169 / 9789811940163

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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.

N° de ref. del artículo LU-9789811940163

Título
Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Autor
Pranesh Santikellur, Rajat Subhra Chakraborty
Editorial
Springer Verlag, Singapore, SG
Año de publicación
2022
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
9811940169
ISBN 13
9789811940163
Edición
2023 ed.

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