We propose to exploit a two-neurons Cellular Neural Network (CNN) to design a basic 1-bit Physically Unclonable Function (PUF). The analysis discussed in this work, derived from the general theory of CNNs, has been validated by experimental results.
Addabbo, T., Fort, A., DI MARCO, M., Pancioni, L., Vignoli, V. (2013). A 1-bit Physically Unclonable Function based on a two-neurons CNN. In Proceedings - IEEE International Symposium on Circuits and Systems (pp.2529-2532) [10.1109/ISCAS.2013.6572393].
A 1-bit Physically Unclonable Function based on a two-neurons CNN
ADDABBO, TOMMASO;FORT, ADA;DI MARCO, MAURO;PANCIONI, LUCA;VIGNOLI, VALERIO
2013-01-01
Abstract
We propose to exploit a two-neurons Cellular Neural Network (CNN) to design a basic 1-bit Physically Unclonable Function (PUF). The analysis discussed in this work, derived from the general theory of CNNs, has been validated by experimental results.
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