CN113312589A - 基于多puf的meda生物芯片硬件版权保护方法 - Google Patents
基于多puf的meda生物芯片硬件版权保护方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113312589A CN113312589A CN202110641008.6A CN202110641008A CN113312589A CN 113312589 A CN113312589 A CN 113312589A CN 202110641008 A CN202110641008 A CN 202110641008A CN 113312589 A CN113312589 A CN 113312589A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- response
- meda
- server
- biochip
- chip
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000018 DNA microarray Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 241000948268 Meda Species 0.000 title claims abstract 4
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 97
- 241000931197 Themeda Species 0.000 claims abstract description 32
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 4
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 14
- 230000002209 hydrophobic effect Effects 0.000 claims description 12
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 9
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 7
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 239000003921 oil Substances 0.000 claims description 6
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 239000010703 silicon Substances 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 208000020241 Neonatal disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037129 Newborn Diseases Infant Diseases 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000002032 lab-on-a-chip Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/10—Protecting distributed programs or content, e.g. vending or licensing of copyrighted material ; Digital rights management [DRM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/70—Protecting specific internal or peripheral components, in which the protection of a component leads to protection of the entire computer
- G06F21/71—Protecting specific internal or peripheral components, in which the protection of a component leads to protection of the entire computer to assure secure computing or processing of information
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,包括以下步骤:步骤S1:服务方在MEDA生物芯片上生成多PUF的激励响应对,组成一个激励响应对数据库,由服务方存储;步骤S2:用户使用MEDA生物芯片之前向所述服务方发出获取驱动序列的请求,服务方返回激励至所述芯片;步骤S3:MEDA生物芯片执行激励得到响应数据,并对响应数据进行混淆计算后反馈至服务方;步骤S4:服务方根据返回响应判断发出反馈的芯片版权是否合法;根据芯片的正版与否服务方返回片上开销不同的所述生化协议的驱动序列,并授予正版芯片后期免于重复验证的许可。本发明能够有效提高MEDA生物芯片的硬件版权保护可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及MEDA生物芯片版权保护领域,具体涉及一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法。
背景技术
数字微流控生物芯片(DMFBs)作为一个“片上实验室”系统,受到了国内外学者的广泛关注。作为一项有前景的技术,DMFBs具有改善生化实验和医疗保健过程的潜力。因为DMFBs的操作对象为微流体,且全程人工干预程度低,相对于传统的生化实验操作,在DMFBs上执行的生化和医疗实验能够缩短执行时间,减少样本开销以及提高实验精度和速度,减少人为造成的误差。正因如此,DMFBs能够被用于新生儿疾病诊断、免疫测定、环境污染检测等样本珍贵、精度要求高以及需要快速响应的实验中。
基于微电极点阵列(micro-electrode-dot-array,MEDA)结构的DMFBs(下称MEDA生物芯片)作为新一代DMFBs被范士冈教授的研究团队提出。MEDA生物芯片是基于微电极海洋的概念,其片上单个电极尺寸比传统DMFBs单个电极小20倍以上,单个芯片上的电极数量比传统DMFBs多10-30倍,而且芯片上单个电极集成了更多传感器实现实时检测。因此MEDA生物芯片能够实现更细粒度的操作以及实时错误恢复。
物理不可克隆函数(PUF)是一种很有前景的轻量级硬件安全原语,其利用芯片中固有的且难以克隆的制造差异,实现激励信号和响应信号唯一对应的功能,即“硬件指纹”。从理论上讲,没有两个相同的PUF设计的输出是完全相同的。因此,由于其具有良好的唯一性和不可预测性,且不需要额外的存储单元,PUF在信息安全领域具有天然的优势。
当前,由于经济全球化的发展和生物芯片应用的广泛,由版权所有者完成从设计到制造的所有步骤的生产方式已经无法满足生物芯片发展的需求。和其他现代化产业一样,引入将设计过程和制造过程分离的水平供应链是生物芯片的必经之路。然而,除了版权所有者外,水平供应链上的其他参与者都属于不可信角色。因为能够接触到芯片的设计图纸或者实体,这些参与者都存在窃取芯片版权的可能性。一旦盗版行为猖獗,除了设计企业会遭受巨大的财政打击,还会导致市场上的生物芯片质量良莠不齐,引发人们的信任问题,影响生物芯片的研发进程。PUF技术作为信息安全的中流砥柱,已经被成功应用于集成电路领域,并取得了优异的成果。因此,将PUF技术原理与MEDA生物芯片相版权保护结合是当下值得研究的问题之一。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,有效提高对MEDA生物芯片的硬件版权保护可靠性。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,包括以下步骤:
步骤S1:服务方在MEDA生物芯片上生成多PUF的激励响应对,组成一个激励响应对数据库,由服务方存储;
步骤S2:用户使用MEDA生物芯片之前向所述服务方发出获取驱动序列的请求,服务方返回激励至所述芯片;
步骤S3:MEDA生物芯片执行激励得到响应数据,并对响应数据进行混淆计算后反馈至服务方;
步骤S4:服务方根据返回响应判断发出反馈的芯片版权是否合法;根据芯片的正版与否服务方返回片上开销不同的所述生化协议的驱动序列,并授予正版芯片后期免于重复验证的许可。
进一步的,所述MEDA生物芯片包括从上之下依次设置的顶板、接地电极、上疏水层、硅油层、下疏水层、电极、屏蔽层、检测控制模块和底板;液滴设置于上疏水层、下疏水层之间的硅油层。
进一步的,所述步骤S1具体为:
1)服务方预先设计激励C,所述激励分为两个部分,包括时延激励CD和分裂激励CS,并将所述激励操作传输至MEDA生物芯片;
2)MEDA生物芯片根据接收的时延激励CD操纵液滴,所得结果为响应RD并传输至控制器,映射关系fD为:
fD:CD→RD
3)根据接收的分裂激励CS操纵液滴,所得结果为响应RS并传输至控制器,映射关系fS为:
fS:CS→RS
4)控制器收到响应RD和响应RS后,对响应RD和响应RS进行混淆操作生成响应R,并将响应R传输给服务方。
5)服务方将接收到的响应R作为所述激励C的标准响应RG存储在激励响应对数据库中。
进一步的,所述多PUF包括时延PUF和分裂PUF。
进一步的,所述时延PUF,具体为:通过比较两个大小相等的液滴经过两条对称的路径到达目的电极的先后顺序,判决输出响应“0”或“1”;
服务方预先设计n对液滴的移动路径;
液滴对(D0,D1)分别由分配口Import0和Import1分配,并且经过对称的路线,每条路线上存在q个观测点(q为偶数);
进一步的,所述分裂PUF,具体为:将大液滴分裂得到多个小液滴,通过比较小液滴的体积大小判决输出响应“01”,“10”,“11”或“00”;
服务方预先设计n对液滴的分裂操作;
每个液滴被分裂为q个小液滴,按照分裂顺序对其编号,组成一个小液滴集合;
进一步的,所述响应数据R计算,具体如下:
R=(R1,R2,…,Rn)
其中,为逐比特异或,⊙为模2q+1整数乘法,其输入、输出除q位全为0作为2q处理外,其余都作为q位无符号整数处理;表示第i对液滴完成时延PUF的激励后所得响应,表示第i对由分配口Importj分配的液滴完成分裂PUF的激励后所得的响应;由和逐比特异或所得,Ri由和模2q+1整数相乘所得,R由Ri组成,表示最终返回服务方的响应结果。
进一步的,所述步骤S4具体为:
根据所述芯片反馈响应R和激励响应对数据库中的RG之间的汉明距离HD判断芯片是否为正品;
其中,HD表示芯片返回的响应R和激励响应对库中RG的差值;
设定一个合理的误判概率阈值p,length()表示计算序列长度的函数;
当HD=0时,R和RG完全一致,所述芯片为正品,服务方返回所述生化协议的最优驱动序列,并且提供唯一的许可证信息至所述芯片,后续所述芯片向服务方发出请求时所述许可证信息可以作为身份验证;
当HD≠0时,所述芯片无法被判定为正品,在下一次请求时仍需重新执行步骤S2至步骤S4以进行身份验证操作;
若0<HD≤length(R)×p,R与RG之间的差异小于阈值,所述芯片同时存在被误判和盗版的可能,服务方返回所述生化协议中等开销和耗时的驱动序列;
若HD>length(R)×p,R与RG之间的差异超过阈值,所述芯片可被判定为盗版芯片,服务方返回所述生化协议的最大开销和耗时的驱动序列。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果:
本发明有效提高对MEDA生物芯片的硬件版权保护可靠性。
附图说明
图1是本发明方法流程图;
图2是本发明一实施例中时延PUF示意图;
图3是本发明一实施例中分裂PUF示意图;
图4是本发明一实施例中MEDA生物芯片的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请参照图1,本发明提供一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,包括以下步骤:
步骤S1:服务方在MEDA生物芯片上生成多PUF的激励响应对,组成一个激励响应对数据库,由服务方存储;
步骤S2:用户使用MEDA生物芯片之前向所述服务方发出获取驱动序列的请求,服务方返回激励至所述芯片;
步骤S3:MEDA生物芯片执行激励得到响应数据,并对响应数据进行混淆计算后反馈至服务方;
步骤S4:服务方根据返回响应判断发出反馈的芯片版权是否合法;根据芯片的正版与否服务方返回片上开销不同的所述生化协议的驱动序列,并授予正版芯片后期免于重复验证的许可。
参考图4,在本实施例中,MEDA生物芯片包括从上之下依次设置的顶板、接地电极、上疏水层、硅油层、下疏水层、电极、屏蔽层、检测控制模块和底板;液滴设置于上疏水层、下疏水层之间的硅油层。
在本实施例中,步骤S1具体为:
1)服务方预先设计激励C,所述激励分为两个部分,包括时延激励CD和分裂激励CS,并将所述激励操作传输至MEDA生物芯片;
2)MEDA生物芯片根据接收的时延激励CD操纵液滴,所得结果为响应RD并传输至控制器,映射关系fD为:
fD:CD→RD
3)根据接收的分裂激励CS操纵液滴,所得结果为响应RS并传输至控制器,映射关系fS为:
fS:CS→RS
4)控制器收到响应RD和响应RS后,对响应RD和响应RS进行混淆操作生成响应R,并将响应R传输给服务方。
5)服务方将接收到的响应R作为所述激励C的标准响应RG存储在激励响应对数据库中。
在本实施例中,多PUF包括时延PUF和分裂PUF。
优选的,时延PUF如图2所示:液滴对(D0,D1)分别由分配口Import0和Import1分配,并且经过对称的路线,每条路线上存在q个观测点(q为偶数)。由于液滴到达q个观测点时间不同,引入 表示第i对液滴经过所有观测点后的时延PUF响应,中每一个元素的计算公式如下:
优选的,分裂PUF,如图3所示:步骤S2结束后n对2×2液滴分别停留在各自对应的目标电极上。服务方预先设计n对液滴的分裂操作。每个液滴被分裂为q个小液滴,按照分裂顺序对其编号,组成一个小液滴集合。根据小液滴体积的差异,引入表示第i对由分配口Importj(j∈{0,1})分配的液滴的分裂PUF响应,中的计算公式如下:
R=(R1,R2,…,Rn
其中,为逐比特异或,⊙为模2q+1整数乘法,其输入、输出除q位全为0作为2q处理外,其余都作为q位无符号整数处理。表示第i对液滴完成时延PUF的激励后所得响应,表示第i对由分配口Importj分配的液滴完成分裂PUF的激励后所得的响应。由和逐比特异或所得,Ri由和模2q+1整数相乘所得,R由Ri组成,表示最终返回服务方的响应结果。
在本实施例中,步骤S4具体为:根据所述芯片反馈响应R和激励响应对数据库中的RG之间的汉明距离HD判断芯片是否为正品。HD表示芯片返回的响应R和激励响应对库中RG的差值。由于存在将正品芯片误判为盗版的可能性,因此设定一个合理的误判概率阈值p,length()表示计算序列长度的函数。
当HD=0时,R和RG完全一致,所述芯片为正品,服务方返回所述生化协议的最优驱动序列,并且提供唯一的许可证信息至所述芯片,后续所述芯片向服务方发出请求时所述许可证信息可以作为身份验证;
当HD≠0时,所述芯片无法被判定为正品,在下一次请求时仍需重新执行步骤S2至步骤S4以进行身份验证操作;
若0<HD≤length(R)×p,R与RG之间的差异小于阈值,所述芯片同时存在被误判和盗版的可能,服务方返回所述生化协议中等开销和耗时的驱动序列;
若HD>length(R)×p,R与RG之间的差异超过阈值,所述芯片可被判定为盗版芯片,服务方返回所述生化协议的最大开销和耗时的驱动序列。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (8)
1.一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:服务方在MEDA生物芯片上生成多PUF的激励响应对,组成一个激励响应对数据库,由服务方存储;
步骤S2:用户使用MEDA生物芯片之前向所述服务方发出获取驱动序列的请求,服务方返回激励至所述芯片;
步骤S3:MEDA生物芯片执行激励得到响应数据,并对响应数据进行混淆计算后反馈至服务方;
步骤S4:服务方根据返回响应判断发出反馈的芯片版权是否合法;根据芯片的正版与否服务方返回片上开销不同的所述生化协议的驱动序列,并授予正版芯片后期免于重复验证的许可。
2.根据权利要求1所述的基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,其特征在于,所述MEDA生物芯片包括从上之下依次设置的顶板、接地电极、上疏水层、硅油层、下疏水层、电极、屏蔽层、检测控制模块和底板;液滴设置于上疏水层、下疏水层之间的硅油层。
3.根据权利要求2所述的基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:
1)服务方预先设计激励C,所述激励分为两个部分,包括时延激励CD和分裂激励CS,并将所述激励操作传输至MEDA生物芯片;
2)MEDA生物芯片根据接收的时延激励CD操纵液滴,所得结果为响应RD并传输至控制器,映射关系fD为:
fD:CD→RD
3)根据接收的分裂激励CS操纵液滴,所得结果为响应RS并传输至控制器,映射关系fS为:
fS:CS→RS
4)控制器收到响应RD和响应RS后,对响应RD和响应RS进行混淆操作生成响应R,并将响应R传输给服务方。
5)服务方将接收到的响应R作为所述激励C的标准响应RG存储在激励响应对数据库中。
4.根据权利要求1所述的基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,其特征在于,所述多PUF包括时延PUF和分裂PUF。
5.根据权利要求4所述的基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护,其特征在于,所述时延PUF,具体为:通过比较两个大小相等的液滴经过两条对称的路径到达目的电极的先后顺序,判决输出响应“0”或“1”;
服务方预先设计n对液滴的移动路径;
液滴对(D0,D1)分别由分配口Import0和Import1分配,并且经过对称的路线,每条路线上存在q个观测点(q为偶数);
8.根据权利要求1所述的基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法,其特征在于,所述步骤S4具体为:
根据所述芯片反馈响应R和激励响应对数据库中的RG之间的汉明距离HD判断芯片是否为正品;
其中,HD表示芯片返回的响应R和激励响应对库中RG的差值;
设定一个合理的误判概率阈值p,length()表示计算序列长度的函数;
当HD=0时,R和RG完全一致,所述芯片为正品,服务方返回所述生化协议的最优驱动序列,并且提供唯一的许可证信息至所述芯片,后续所述芯片向服务方发出请求时所述许可证信息可以作为身份验证;
当HD≠0时,所述芯片无法被判定为正品,在下一次请求时仍需重新执行步骤S2至步骤S4以进行身份验证操作;
若0<HD≤length(R)×p,R与RG之间的差异小于阈值,所述芯片同时存在被误判和盗版的可能,服务方返回所述生化协议中等开销和耗时的驱动序列;
若HD>length(R)×p,R与RG之间的差异超过阈值,所述芯片可被判定为盗版芯片,服务方返回所述生化协议的最大开销和耗时的驱动序列。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110641008.6A CN113312589B (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 基于多puf的meda生物芯片硬件版权保护方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110641008.6A CN113312589B (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 基于多puf的meda生物芯片硬件版权保护方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113312589A true CN113312589A (zh) | 2021-08-27 |
CN113312589B CN113312589B (zh) | 2022-06-14 |
Family
ID=77377846
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110641008.6A Active CN113312589B (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 基于多puf的meda生物芯片硬件版权保护方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113312589B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109040853A (zh) * | 2018-09-04 | 2018-12-18 | 国微集团(深圳)有限公司 | 一种数字流媒体指纹水印保护方法及装置 |
CN109766672A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-05-17 | 湖南大学 | 一种芯核版权匿名认证方法 |
US20200210986A1 (en) * | 2018-12-26 | 2020-07-02 | Michael Allen | Method and Mobile Application for an on-the-go Purchase via Secured Information Between Parties |
CN112667990A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-16 | 深圳市国微电子有限公司 | 一种基于tsv设计的3d堆叠芯片puf安全认证系统、方法 |
-
2021
- 2021-06-09 CN CN202110641008.6A patent/CN113312589B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109040853A (zh) * | 2018-09-04 | 2018-12-18 | 国微集团(深圳)有限公司 | 一种数字流媒体指纹水印保护方法及装置 |
US20200210986A1 (en) * | 2018-12-26 | 2020-07-02 | Michael Allen | Method and Mobile Application for an on-the-go Purchase via Secured Information Between Parties |
CN109766672A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-05-17 | 湖南大学 | 一种芯核版权匿名认证方法 |
CN112667990A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-16 | 深圳市国微电子有限公司 | 一种基于tsv设计的3d堆叠芯片puf安全认证系统、方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
龙静: "面向集成电路IP的版权保护与认证技术研究", 《万方数据学位论文库》, 12 November 2020 (2020-11-12), pages 1 - 118 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113312589B (zh) | 2022-06-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kharchenko | The triumphs and limitations of computational methods for scRNA-seq | |
Traore | Continuous Authentication Using Biometrics: Data, Models, and Metrics: Data, Models, and Metrics | |
Petersen et al. | Prediction of protein secondary structure at 80% accuracy | |
JP2019510323A (ja) | オンサイトまたはクラウドベースのdnaおよびrnaの処理と分析のためのゲノムインフラストラクチャ | |
Abu‐Hashem et al. | Efficient computation of Hash Hirschberg protein alignment utilizing hyper threading multi‐core sharing technology | |
Li et al. | Optimal transport, mean partition, and uncertainty assessment in cluster analysis | |
CN113312589B (zh) | 基于多puf的meda生物芯片硬件版权保护方法 | |
Chen et al. | Prediction of drug’s Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) code by integrating drug–domain network | |
Zhang et al. | Deep spatial representation learning of polyamide nanofiltration membranes | |
Wagstyl et al. | Transcriptional cartography integrates multiscale biology of the human cortex | |
Zahid et al. | Biometric authentication security system using human DNA | |
CN113450870B (zh) | 一种药物与靶点蛋白的匹配方法及系统 | |
JP6773678B2 (ja) | ユーザのインタラクションシグネチャの識別方法 | |
EP3627404B1 (en) | Chemical compound activity predicting device, predicting method and program | |
WO2010028517A1 (zh) | 通过类神经网络生成/验证密码的方法及系统 | |
JP5466237B2 (ja) | 遺伝子発現プロファイリングによるサブ病型および予後のアルゴリズム | |
Gui et al. | A delay-based machine learning model for DMA attack mitigation | |
Ahmed et al. | Enhanced deep learning model for personalized cancer treatment | |
Zhang et al. | Exploration of the selective binding mechanism of protein kinase Aurora A selectivity via a comprehensive molecular modeling study | |
Martínez-Rodríguez et al. | VLSI Design of Trusted Virtual Sensors | |
TWI720738B (zh) | 結合線上快速認證及公鑰基礎架構以識別身分之裝置及方法 | |
Stamatakos et al. | Multiscale cancer modeling and in silico oncology: emerging computational frontiers in basic and translational cancer research | |
Wang et al. | A model for predicting drug-disease associations based on dense convolutional attention network | |
Qu et al. | Enhancing understandability of omics data with shap, embedding projections and interactive visualisations | |
Cong et al. | Big data driven oriented graph theory aided tagsnps selection for genetic precision therapy |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |