論文の概要: Polynomial Bounds for Learning Noisy Optical Physical Unclonable Functions and Connections to Learning With Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09199v2
• Date: Thu, 7 Sep 2023 16:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 16:17:02.059984
• Title: Polynomial Bounds for Learning Noisy Optical Physical Unclonable Functions and Connections to Learning With Errors
• Title（参考訳）: 雑音光物理関数学習のための多項式境界と誤り学習との関連
• Authors: Apollo Albright, Boris Gelfand, Michael Dixon
• Abstract要約: ノイズの存在下でも、光学的物理的非拘束関数(PUF)のクラスを任意に高い確率で精度で学習できることが示されている。 これはRh"uramir et al. (2013) の結果を拡張し、この分類のPUFのサブセットがノイズがない場合に学習可能であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is shown that a class of optical physical unclonable functions (PUFs) can be learned to arbitrary precision with arbitrarily high probability, even in the presence of noise, given access to polynomially many challenge-response pairs and polynomially bounded computational power, under mild assumptions about the distributions of the noise and challenge vectors. This extends the results of Rh\"uramir et al. (2013), who showed a subset of this class of PUFs to be learnable in polynomial time in the absence of noise, under the assumption that the optics of the PUF were either linear or had negligible nonlinear effects. We derive polynomial bounds for the required number of samples and the computational complexity of a linear regression algorithm, based on size parameters of the PUF, the distributions of the challenge and noise vectors, and the probability and accuracy of the regression algorithm, with a similar analysis to one done by Bootle et al. (2018), who demonstrated a learning attack on a poorly implemented version of the Learning With Errors problem.
• Abstract（参考訳）: 雑音の存在下でも任意の確率で任意の精度で光学的物理的非拘束関数(PUF)のクラスを学習できることが示され、ノイズとチャレンジベクトルの分布に関する軽度な仮定の下で、多項式的に多くのチャレンジ応答対と多項式有界な計算パワーへのアクセスが与えられる。 これはRh\"uramir et al. (2013) の結果を拡張し、PUFの光学系が線形あるいは無視可能な非線形効果を持つという仮定の下で、このタイプのPUFのサブセットはノイズのない多項式時間で学習可能であることを示した。 そこで本研究では,pufのサイズパラメータ,課題と雑音ベクトルの分布,回帰アルゴリズムの確率と精度に基づいて,線形回帰アルゴリズムの所要数の多項式境界と計算複雑性を導出する。

関連論文リスト

• Proximal Interacting Particle Langevin Algorithms [0.0]
  本稿では,潜時変動モデルにおける推論と学習のためのPIPLAアルゴリズムを提案する。 非微分不可能な統計モデルにおけるパラメータ推定の問題に合わせた、新しい近位IPLAファミリー内のいくつかの変種を提案する。 我々の理論と実験は、PIPLAファミリーが非微分可能モデルの潜在変数モデルにおけるパラメータ推定問題のデファクト選択であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:16:41Z)
• Reinforcement Learning with Function Approximation: From Linear to Nonlinear [4.314956204483073]
  本稿では,線形あるいは非線形近似設定における強化学習アルゴリズムの誤差解析に関する最近の結果についてレビューする。 近似誤差に関する諸特性について考察し、遷移確率と報酬関数に関する具体的条件について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T00:31:18Z)
• Clipped Stochastic Methods for Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise [64.85879194013407]
  単調なVIPと非単調なVIPの解法における信頼度に対数的依存を持つ最初の高確率結果が証明された。 この結果は光尾の場合で最もよく知られたものと一致し,非単調な構造問題に新鮮である。 さらに,多くの実用的な定式化の勾配雑音が重く,クリッピングによりSEG/SGDAの性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T15:21:55Z)
• Convergence bounds for nonlinear least squares and applications to tensor recovery [0.0]
  我々は、L2$-ノルムの重み付きモンテカルロ推定のみを計算できる場合、一般非線形部分集合である$L2$の関数を近似する問題を考える。 結果の批判的分析により、低ランクテンソルのモデル集合に対するサンプル効率の良いアルゴリズムを導出できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T14:14:02Z)
• Polynomial unconstrained binary optimisation inspired by optical simulation [52.11703556419582]
  制約のないバイナリ最適化の問題を解決するために,光コヒーレントIsingマシンにヒントを得たアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムを既存のPUBOアルゴリズムに対してベンチマークし,その優れた性能を観察する。 タンパク質の折り畳み問題や量子化学問題へのアルゴリズムの適用は、PUBO問題による電子構造問題の近似の欠点に光を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T16:39:31Z)
• On the Cryptographic Hardness of Learning Single Periodic Neurons [42.86685497609574]
  ノイズの存在下での等方性ガウス分布より単一ニューロンを学習する際の暗号的難易度を簡易に低減することを示す。 提案アルゴリズムは勾配ベースや逆SQ-timeアルゴリズムではなく,LLL(Lenstra-LenstraLov'asz)格子に基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T20:03:52Z)
• Probabilistic Simplex Component Analysis [66.30587591100566]
  PRISMは、データ循環記述のシンプルさの頂点をデータから識別する確率論的シンプルコンポーネント分析手法である。 この問題には多様な応用があり、最も注目すべきはリモートセンシングにおけるハイパースペクトルアンミックスと機械学習における非負行列分解である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T05:39:00Z)
• Probabilistic Circuits for Variational Inference in Discrete Graphical Models [101.28528515775842]
  変分法による離散的グラフィカルモデルの推論は困難である。 エビデンス・ロウアーバウンド(ELBO)を推定するためのサンプリングに基づく多くの手法が提案されている。 Sum Product Networks (SPN) のような確率的回路モデルのトラクタビリティを活用する新しい手法を提案する。 選択的SPNが表現的変動分布として適していることを示し、対象モデルの対数密度が重み付けされた場合、対応するELBOを解析的に計算可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T05:04:38Z)
• Expectation propagation on the diluted Bayesian classifier [0.0]
  本稿では,二項分類の文脈におけるスパース特徴選択の問題に対処する統計力学にインスパイアされた戦略を導入する。 予測伝搬(EP)として知られる計算スキームは、分類規則を学習する連続重みの知覚を訓練するために用いられる。 EPは、変数選択特性、推定精度、計算複雑性の点で頑健で競争力のあるアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T23:59:44Z)
• Computational Barriers to Estimation from Low-Degree Polynomials [81.67886161671379]
  本研究では,隠れ構造物の存在を検知する作業において,低次構造物のパワーについて検討する。 大規模な「信号+雑音」問題に対して、任意の程度に達成可能な最良の平均二乗誤差に対して、ユーザフレンドリな下界を与える。 応用として,植込みサブマトリクスに対する低次平均2乗誤差の厳密な評価と高密度サブグラフ問題について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T17:52:10Z)
• Multiplicative noise and heavy tails in stochastic optimization [62.993432503309485]
  経験的最適化は現代の機械学習の中心であるが、その成功における役割はまだ不明である。 分散による離散乗法雑音のパラメータによく現れることを示す。 最新のステップサイズやデータを含む重要な要素について、詳細な分析を行い、いずれも最先端のニューラルネットワークモデルで同様の結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T09:58:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。