La función física inimitable (PUF) es una primitiva de seguridad de hardware primaria que es adecuada para aplicaciones livianas. Sin embargo, se ha encontrado que es vulnerable a ataques de modelado utilizando algoritmos de aprendizaje automático. En este documento se propone el diseño Multi-PUF (MMPUF) basado en multiplexor (MUX) para frustrar los ataques de modelado. El diseño propuesto utiliza un PUF débil para oscurecer el desafío de un PUF fuerte. Se presenta y analiza un modelo matemático del diseño propuesto. Se utilizan las tres técnicas de ataque de modelado más ampliamente utilizadas para evaluar la resistencia del diseño propuesto. Los resultados experimentales muestran que el diseño propuesto de MMPUF es más resistente al ataque de aprendizaje automático que el diseño Multi-PUF (XMPUF) basado en XOR propuesto anteriormente. Para un tamaño de muestra grande, la tasa de predicción del MMPUF propuesto es menor que la del PUF Arbiter convencional (APUF). En comparación con los diseños de PUF existentes resistentes a ataques, el diseño de MMPUF propuesto demuestra una alta resistencia. Para verificar el diseño propuesto, se presenta una implementación de hardware en FPGAs de la serie Xilinx 7. Los resultados experimentales de hardware muestran que los diseños de MMPUF propuestos presentan buenos resultados de singularidad y confiabilidad.