Red neuronal clasificadora de trazas RTN para la generación de números aleatorios
Marín Plaza, Manel
Martin Martinez, Javier, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria Electrònica)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Fecha:	2021
Resumen:	En este trabajo se describe la metodología necesaria para el diseño y desarrollo de una Red Neuronal (a partir de ahora RN) capaz de clasificar trazas de Random Telegraph Noise (a partir de ahora RTN) según la incertidumbre en la repetibilidad de símbolos binarios consecutivos. En el proyecto se engloban todos los aspectos necesarios para su obtención y evaluación, desde la conceptualización hasta los tests de dicha RN. El uso de estas trazas RTN está pensado para aplicaciones de encriptación y ciberseguridad debido a su capacidad para no seguir patrones descifrables. Para la programación previa de la RN y su desarrollo posterior se ha usado el software MatLab, así como la 'toolbox' de Deep Learning, junto con una base de muestras de trazas RTN obtenidas en el laboratorio.
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Lengua:	Castellà
Titulación:	Enginyeria Electrònica de Telecomunicació [2500895]
Plan de estudios:	Grau en Enginyeria Electrònica de Telecomunicació [957]
Documento:	Treball final de grau
Materia:	Red neuronal ; Random Telegraph Noise

55 p, 1.4 MB

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Documentos de investigación > Trabajos de Fin de Grado > Escuela de Ingeniería. TFG