Una función física no clonable (PUF) es una tecnología diseñada para proteger información sensible y garantizar la seguridad de los datos. Los PUF generan respuestas únicas para cada desafío aprovechando desviaciones aleatorias en las microestructuras físicas de los circuitos integrados (CI), lo que hace increíblemente difícil replicarlos. Sin embargo, los PUF de silicio tradicionales ahora son susceptibles a varios ataques, como ataques de modelado utilizando técnicas convencionales de aprendizaje automático y estrategias de ingeniería inversa. Como resultado, se están desarrollando PUF basados en nuevos materiales o métodos para mejorar su seguridad. Sin embargo, en el ámbito de los documentos de investigación, hemos observado una notable escasez de resúmenes e introducciones completas sobre estos PUF emergentes. Para llenar este vacío, este artículo examina los PUF basados en tecnologías novedosas en la literatura. En particular, primero proporcionamos una visión general perspicaz de cuatro tipos de PUF arraigados en tecnologías avanzadas: PUF óptico biónico, PUF biológico, PUF basado en electrónica impresa (PE) y PUF basado en memristores. Basándonos en la visión general, discutimos los resultados de evaluación de su rendimiento según métricas específicas y realizamos un análisis comparativo de su desempeño. A pesar del progreso significativo en áreas como la entrada limitada y la experiencia regional, vale la pena señalar que estos PUF aún tienen margen de mejora. Por lo tanto, hemos identificado sus posibles deficiencias y áreas que requieren un mayor desarrollo. Además, delineamos varias aplicaciones de los PUF y proponemos nuestras propias perspectivas futuras para esta tecnología. En resumen, este artículo contribuye a la comprensión de los PUF basados en tecnologías novedosas al proporcionar un análisis profundo de sus características, evaluación de rendimiento y mejoras potenciales. También arroja luz sobre la amplia gama de aplicaciones para los PUF y presenta perspectivas atractivas para futuros avances en este campo.