[发明专利]一种忆阻器阵列PUF电路及其使用方法在审

专利信息
申请号: 202211049340.4 申请日: 2022-08-30
公开(公告)号: CN115376582A 公开(公告)日: 2022-11-22
发明(设计)人: 甘朝晖;李江南 申请(专利权)人: 武汉科技大学
主分类号: G11C13/00 分类号: G11C13/00;G11C5/14
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 张火春
地址: 430081 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 忆阻器 阵列 puf 电路 及其 使用方法
【说明书】:

本发明涉及一种忆阻器阵列PUF电路及其使用方法。其技术方案是:忆阻器阵列PUF电路包括随机延迟电路(101)、M个行控制电路(102)、N个响应输出电路(105)和忆阻器阵列(104)。当本发明工作时,先对忆阻器阵列(104)的所有阵列忆阻器(103)进行复位,然后根据外部输入的激励选中忆阻器阵列(104)中的部分行,再根据随机延迟电路(101)产生的输出信号对选中的行施加持续时间随机的正向电压,以随机减小选中行的阵列忆阻器(103)的阻值,最后对所有的阵列忆阻器(103)施加正向电压,响应输出电路(105)通过比较相邻两列电流流经负载电阻产生的电压得出响应。本发明的熵源利用率高,在具有良好的核心性能指标的前提下抗机器学习能力强。

技术领域

本发明属于PUF电路技术领域。具体涉及一种忆阻器阵列PUF电路及其使用方法。

背景技术

随着电子技术的不断发展,硬件电子设备的数量呈爆发式的增长,所面临的安全问题也日益突出。目前的硬件安全防护是基于密码学中的方法来实现的,即将传统密码学中的加密手段应用到硬件电路当中,例如:AES、RSA、数字签名、哈希函数等。但是电子设备正在向嵌入式、微型化、便携式的方向发展,传统密码学中的加密算法复杂度较高,在硬件电路中实现具有较大的技术难度,会导致较多的资源消耗,并且需要把加密所用的密钥储存在非易失性存储器中,这增加了额外的硬件开销并带来了密钥泄露和丢失的隐患。

为了解决这些问题,研究人员提出了物理不可克隆函数(Physically UnclonableFunction,PUF)电路的概念,在硬件安全领域作为一种全新的硬件安全保护方案备受人们的广泛关注。PUF电路是研究人员受人体指纹启发而创造出的概念。每个人的指纹都不同,因而指纹可以作为人体的唯一标识符,由于在相同工艺下制造出的电子器件的参数有差异,PUF电路则是将这种差异提取出来作为硬件设备的指纹。这种参数差异是随机的,不可控的,因而PUF电路是唯一的,不可克隆的,可以作为硬件设备的唯一标识符。PUF电路的输入信号被称作激励(Challenge),输出信号被称为响应(Response),输入任意激励都将产生独特且不可预测的响应,每个激励都有其唯一对应的响应。一个激励和其对应的响应称为激励响应对(Challenge Response Pairs:CRPs)。PUF电路具有唯一性和随机性等特性,即PUF一旦生产出来便是独一无二的,连生产厂家也无法复制。利用这些性质,PUF主要用于硬件安全领域,尤其是在硬件设备身份认证和防克隆等安全问题上具有独特的优势。

PUF电路根据CRPs的数量可以分为强PUF电路和弱PUF电路。强PUF电路拥有大量的CRPs,而弱PUF电路一般只有少量的CRPs。在众多强PUF电路中,忆阻器阵列PUF电路作为一种新型的PUF电路受到了研究人员的广泛关注。忆阻器阵列PUF电路以忆阻器作为基本的组成单元,由于忆阻器高阻态和低阻态的阻值分布具有随机性,并且高阻态阻值分布的分散性更强,因此可以作为良好的PUF电路熵源。忆阻器具有阈值特性,只有在外电场达到一定阈值时,忆阻器的阻值才会在高阻和低阻之间切换。此外,忆阻器还具有操作电压低、结构简单、功耗低、读写速度快、便于集成等特点,这使得忆阻器阵列PUF电路相对于其他强PUF电路具有更好的核心特性和更小的资源开销。

“一种物理不可克隆函数电路及其操作方法”(CN 113096709 A)专利技术,该技术以忆阻器处于高阻态时阻值分布的随机性作为熵源,在开始工作时首先对忆阻器阵列中所有忆阻器进行复位,根据输入的激励选中忆阻器阵列中同一行相邻两列的两个忆阻器单元,例如选中第i行、第j列和第j+1列的两个忆阻器单元。然后对第i行、第j列的忆阻器单元施加高电平电压信号,对第i行第j+1列的忆阻器单元施加低电平的信号,使所选中的两个忆阻器单元构成串联电路,并将串联电路中间分压点处的电压与设定的参考电压进行比较得出响应。该忆阻器阵列PUF电路不会受到串扰电流的影响,因此PUF电路输出响应的可靠性较高,但是该PUF电路难以确定合适的参考电压以保证PUF电路具有良好的核心性能,并且该PUF电路没有施加任何抵抗机器学习建模攻击的措施,因而其安全性较低。

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