Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security

Sprache: Englisch

Verlag: Springer Verlag, Singapore, SG, 2022

9811940169 / 9789811940163

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

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.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9789811940163

Titel
Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Autor
Pranesh Santikellur, Rajat Subhra Chakraborty
Verlag
Springer Verlag, Singapore, SG
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811940169
ISBN-13
9789811940163
Auflage
2023 ed.

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