Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)

URI permanente desta comunidadehttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/6

Siglas das Coleções:

APP - Artigo Publicado em Periódico
TAE - Trabalho Apresentado em Evento
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso

Navegar

Filtros

20191

Configurações

Autor: search.filters.author.Viana, Caio BezerraAssunto: search.filters.subject.Autenticação

Resultados da Pesquisa

Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Extração de assinaturas de identificação de memória flash baseado em PUF com Arduino e validação com Perceptron Multicamadas
    (2019) Viana, Caio Bezerra; Araújo, Carlos Julian Menezes; http://lattes.cnpq.br/3156174527107999; http://lattes.cnpq.br/8717197088764951
    A gestão de identidade de dispositivos é considerada um componente central para segurança na Internet das Coisas (IoT, do inglês,Internet of Things). Os principais métodos de autenticação usam o conceito de chave criptográficas, isso significa que a segurança fornecida pela criptografia está diretamente relacionada com a capacidade do sigilo dessa chave. Caso a chave seja conhecida por um atacante todo o processo de comunicação fica comprometido, visto que as mensagens podem ser decifradas.A fabricação de alguns dispositivos eletrônicos podem influenciar em seus comportamentos físicos, devido a existência de variáveis incontroláveis inerentes ao processo de fabricação. As técnicas PUF (do inglês,Physical Unclonable Functions) podem utilizar essas variáveis como fonte para geração de assinaturas de identificação de um chip. Este trabalho propõe uma abordagem de identificação de memória flash, motivado pela sua larga utilização nos dispositivos móveis atuais, que utiliza uma técnica de verificação de uma sequência de blocos da memória baseada na técnica PUF Program Operation Latency. Para isso, foi utilizada a plataforma Arduino como ferramenta para extração dessas assinaturas de identificação, em conjunto com a validação das assinaturas com o Perceptron Multicamadas (do inglês,Multi Layer Perceptron- MLP). O qual foi capaz de aprender o suficiente sobre essas assinaturas e generalizar no futuro, classificando corretamente as classes das assinaturas de identificação utilizadas nos testes, suportando dessa forma um mecanismo de diferenciação de memórias flash.