本发明涉及CRP混淆技术领域，公开了一种面向强PUF的抗机器学习CRP混淆方法，包括一种面向强PUF的抗机器学习CRP混淆的系统，包括ROPUF电路、与ROPUF电路连接的ArbiterPUF电路和激励混淆模块，激励混淆模块连接有与ArbiterPUF电路连接的响应混淆模块；还包括一种面向强PUF的抗机器学习CRP混淆方法，包括以下步骤：S1：配置系统，将原始激励信号C输入到ROPUF电路，产生输出响应R1，对输出响应R1进行循环移位N次，得到N组不同的输出响应R1’。本发明能够能够有效抵御机器学习攻击，并且通过ArbiterPUF和混淆逻辑单元能够一定程度上降低激励、响应之间的相关性，使得机器学习攻击无法获得原始的激励响应对，最终攻击预测率大大降低，同时具有低硬件开销的特性。