SoftPUF：一种基于 PUF 与机器学习的软件区块链框架
密码学与安全
2025-08-05 v1
摘要
物理不可克隆函数（PUF）因其独特的设备指纹，为认证提供了一种安全且轻量级的传统密码学替代方案。然而，它们对专用硬件的依赖阻碍了其在各种应用中的采用。本文提出了一种利用 SoftPUF 的新型区块链框架，SoftPUF 是一种模拟 PUF 的软件方法。SoftPUF 克服了传统 PUF 的硬件限制，能够为区块链网络中的更广泛设备实现安全高效的认证。该框架利用在 PUF 数据上训练的机器学习模型，为每个设备生成唯一的基于软件的密钥。这些密钥作为区块链上认证的安全标识符，无需专用硬件。该方法促进了包括云端解决方案在内的各领域遗留设备集成到区块链网络中。此外，该框架集成了成熟的防御机制，以确保对各种攻击的稳健安全性。这种组合方法为各种基于区块链的应用中的安全可扩展认证铺平了道路。此外，为确保稳健安全，系统将针对各种攻击（包括 51% 攻击、网络钓鱼攻击、路由攻击和女巫攻击）的成熟防御机制纳入区块链网络。这种组合方法为更广泛的基于区块链的应用中的安全高效认证铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2508.02438,
title = {SoftPUF: a Software-Based Blockchain Framework using PUF and Machine Learning},
author = {S M Mostaq Hossain and Sheikh Ghafoor and Kumar Yelamarthi and Venkata Prasanth Yanambaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02438},
year = {2025}
}
备注
8 figures, 4 tables