Αγγλικά

Chapter II gives comprehensive introduction of Physical Unclonable Functions, describing the background, major applications, and some of the essential properties of PUFs. Chapter III explains the applicability of breaking of XOR Arbiter PUF, providing our strategy and efficient approach we used to reveal its vulnerability toward machine learning-based attacks. Chapter IV discusses our unsupervised learning algorithm MemCAFC that achieves clustering quality and outstanding performance with big datasets that do not fit the memory capacity. We also reason how the development of this algorithm leads to achieve the breakability of XOR Arbiter PUF in which it is substantial for such attacks that require reading or learning from big datasets. In Chapter V, we introduce a generic algorithm, termed TuneBD, that is aimed to enhance the performance of data mining and machine learning tasks. Chapter VI concludes this thesis for efficient clustering of big datasets, presented in chapter IV. To further enhance the machine learning PUF breaking method and unsupervised learning method, a general algorithmic procedure is developed for how to utilize non blocking IO operations to speed up processing large disk-resident big datasets, presented in chapter V. Finally, the conclusion of the dissertation in presented chapter VI.version of neural network-based machine learning method, leading to discovery of a vulnerability of

Ελληνικά

Το Κεφάλαιο II παρέχει ολοκληρωμένη εισαγωγή των Φυσικών Ακάλυπτων Λειτουργιών περιγράφοντας το φόντο, τις μεγάλες εφαρμογές και μερικές από τις βασικές ιδιότητες του PUF. Το Κεφάλαιο III εξηγεί τη δυνατότητα εφαρμογής του σπάσιμο του XOR Arbiter PUF, παρέχοντας τη στρατηγική μας και την αποτελεσματική προσέγγιση που χρησιμοποιήσαμε για να αποκαλύψουμε την ευπάθειά της στο μηχάνημα μαθησιακές επιθέσεις. Το Κεφάλαιο IV περιγράφει τον μη επιτηρούμενο αλγόριθμο μάθησης MemCAFC που επιτυγχάνει ποιότητα ομαδοποίησης και εξαιρετική απόδοση με μεγάλα σύνολα δεδομένων που δεν ταιριάζουν στη χωρητικότητα μνήμης. Επίσης, πιστεύουμε πώς η ανάπτυξη αυτού του αλγορίθμου οδηγεί στην επίτευξη της ευθραυστότητας του XOR Arbiter PUF στην οποία είναι σημαντικό για τέτοιες επιθέσεις που απαιτούν ανάγνωση ή μάθηση από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Στο Κεφάλαιο V, παρουσιάζουμε έναν γενικό αλγόριθμο, που ονομάζεται TuneBD, ο οποίος αποσκοπεί στην ενίσχυση της απόδοσης του εργασίες εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Το κεφάλαιο VI ολοκληρώνει αυτήν την εργασία για αποτελεσματική ομαδοποίηση μεγάλων συνόλων δεδομένων, που παρουσιάζονται στο κεφάλαιο IV. Για την περαιτέρω ενίσχυση του μηχανική εκμάθηση PUF μέθοδος διακοπής και μη εποπτευόμενη μέθοδος μάθησης, μια γενική Η αλγοριθμική διαδικασία αναπτύσσεται για τον τρόπο χρήσης λειτουργιών μη αποκλεισμού IO επιταχύνει την επεξεργασία μεγάλων μεγάλων συνόλων δεδομένων που κατοικούν στο δίσκο, που παρουσιάζονται στο κεφάλαιο V. Τέλος, το συμπέρασμα της διατριβής που παρουσιάζεται στο κεφάλαιο VI. μετατροπή της μεθόδου μηχανικής μάθησης που βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα, οδηγώντας σε ανακάλυψη ευπάθειας

Metafrash.com | Πώς μπορώ να χρησιμοποιήσω την Αγγλικά-Ελληνικά μετάφραση;

Βεβαιωθείτε με τους κανόνες γραφής και την γλώσσα των κειμένων που θα μεταφράσετε. Ένα σημαντικό σημείο που πρέπει να σημειώσετε όταν θα χρησιμοποιείτε το λεξικό του metafrash.com είναι ότι οι λέξεις και τα κείμενα που χρησιμοποιούνται κατά τη μετάφραση αποθηκεύονται και μοιράζονται με άλλους χρήστες στο περιεχόμενο της σελίδας. Για αυτό το λόγο, σας ζηταμε προσοχή σε αυτό το θέμα στη διαδικασία μετάφρασης. Αν δεν θέλετε οι μεταφράσεις σας να δημοσιεύονται στην σελίδα, επικοινωνήστε με την ηλεκτρονική διεύθυνση →"Επικοινωνία" Στο πλησιέστερο χρόνο θα αφαιρεθούν τα σχετικά κείμενα από το περιεχόμενο του ιστότοπου.


Πολιτική Απορρήτου

Οι τρίτοι προμηθευτές, συμπεριλαμβανομένης της Google, χρησιμοποιούν cookie για την εμφάνιση των διαφημίσεών σας με βάση τις προηγούμενες επισκέψεις του εκάστοτε χρήστη στον ιστότοπό σας ή σε άλλους ιστότοπους. Η χρήση των cookie διαφήμισης από την Google επιτρέπει στην ίδια και τους συνεργάτες της να προβάλλουν διαφημίσεις στους χρήστες σας με βάση την επίσκεψή τους στους ιστότοπους σας ή/και σε άλλους ιστότοπους στο διαδίκτυο. Οι χρήστες μπορούν να εξαιρεθούν από τις εξατομικευμένες διαφημίσεις μέσω της σελίδας Ρυθμίσεις διαφημίσεων. (Εναλλακτικά, μπορείτε να κατευθύνετε τους χρήστες να εξαιρεθούν από τη χρήση cookie ενός τρίτου προμηθευτή όσον αφορά τις εξατομικευμένες διαφημίσεις, μέσω της σελίδας www.aboutads.info)