ML技術は、ノイジーなPUF測定値の認証において有用である可能性があります。従来のエラー修正手法ではコストやリソース消費が大きく、軽量セキュリティを実現することが難しい場合があります。一方、ML技術を使用することで、ノイズの影響を受けたPUF測定値を認証する方法が提案されています。このアプローチでは、機械学習アルゴリズムを使用してノイジーなデータからパターンや特徴を抽出し、認証に活用します。これにより、エラー修正手法よりも効率的かつ軽量なセキュリティ対策が可能となります。