Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security

Langue : anglais

Edité par 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 réf. du vendeur LU-9789811940163

Titre
Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Auteur
Pranesh Santikellur, Rajat Subhra Chakraborty
Éditeur
Springer Verlag, Singapore, SG
Année de publication
2022
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9811940169
ISBN à 13 chiffres
9789811940163
Édition
2023 ed.

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London, Royaume-Uni

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