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    基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強PUF電路制造技術

    技術編號:44124190 閱讀:21 留言:0更新日期:2025-01-24 22:44
    本發明專利技術公開了一種基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強PUF電路,包括n個延時模塊、n?1個互連模塊、一個仲裁器陣列和一個異或門,n為大于等于1的整數,每個延時模塊均基于偏差源結構實現,延時模塊的偏差源結構特性能夠增加其處輸入信號的傳輸路徑數量,實現傳輸的多樣性,從而不需要設置多個強PUF就能夠使激勵與響應間映射關系具有較高復雜度和不可預測性,同時使用互連模塊能夠進一步打亂輸入信號的傳輸特性(即傳輸路徑),另外最后使用一個異或門來產生響應輸出,進一步提高穩定性;優點是在抗機器學習攻擊能力強的同時,硬件開銷較小,且穩定性較高。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及強puf電路,尤其是涉及一種基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強puf電路。


    技術介紹

    1、隨著物聯網的快速發展,設備之間的信息傳輸顯得極為關鍵,保護這些信息免受攻擊變得至關重要。傳統加密方式依賴于密鑰存儲,各種攻擊手段如入侵攻擊(invasiveattack)及側信道攻擊(side-channel?attack,sca)會對其產生嚴重威脅,使其難以應用于資源受限的物聯網設備。物理不可克隆函數(physical?unclonable?function,puf)通過提取芯片制造過程中無法避免的工藝偏差,能夠產生具有隨機性、唯一性及不可克隆性的特征密鑰,適用于信息安全領域,如設備認證、密鑰存儲、ip保護等。puf根據其產生激勵響應對(challenge-response?pair,crp)能力的不同可分為弱puf和強puf。弱puf產生的crp數量較少,與熵源面積呈線性增長的關系,適合于密鑰生成。強puf通過熵源復用能夠生成指數級crp,適合于物聯網設備認證,但通過這種方式生成的響應容易被機器學習(machinelearning,ml)建模攻擊。

    2、針對上述問題,研究人員通常采用增加激勵響應映射關系復雜度來提升強puf抗機器學習建模攻擊的能力。例如,ma等人在文獻“maxuejiao,wang?pengjun,li?gang,etal.machine?learning?attacks?resistant?strong?puf?design?utilizing?responseobfuscates?challenge?with?lower?hardware?overhead[j].microelectronicsjournal,2023,142.”中提出使用puf內部響應初步混淆原始激勵,再將混淆后的激勵通過s-box進行字節替換,以此提升抗ml攻擊能力。zhang等人在文獻“zhou?ziyu,wangpengjun,li?gang.bagua?protocol:awhole-process?configurable?protocol?for?iotsensing?devices?security?based?on?strong?puf[j].ieee?internet?of?thingsjournal,2024,11(1):805-819.”中提出一種基于放大器偏置電壓和放大關系的ac-xor-puf,利用兩個相同放大器鏈的工藝偏差和放大信息增加ml建模參數數量,從而抵御ml建模攻擊。zhou等人在文獻“zhou?ziyu,wang?pengjun,li?gang.bagua?protocol:a?whole-process?configurable?protocol?for?iot?sensing?devices?security?based?onstrong?puf[j].ieee?internet?of?things?journal,2024,11(1):805-819.”提出一種全流程可配置協議,該協議通過對不同設備配置不同的矩陣加密方式來增加強puf的抗ml攻擊能力。tanaka等人在文獻“tanaka?yuki,bian?song,hiromoto?masayuki,et?al.coinflipping?puf:a?novel?puf?with?improved?resistance?against?machine?learningattacks[j].ieee?transactions?on?circuits?and?systems?ii:express?briefs,2018,65(5):602-606”提出一種利用雙穩態環收斂時間與閾值電壓變化之間強非線性關系的cf-puf。chang等人在文獻“chang?zhengtai,shi?shanshan,song?binwei,et?al.modelingattack?resistant?arbiter?puf?with?time-variant?obfuscation?scheme[c].proceedings?of?the?2021?31st?international?conference?on?field-programmablelogic?and?applications(fpl),2021:60-63.”通過在激勵前加入線性反饋移位寄存器來混淆激勵與響應間的關系。zhang等人在文獻“zhang?jiliang,shen?chaoqun.set-basedobfuscation?for?strong?pufs?against?machine?learning?attacks[j].ieeetransactions?on?circuits?and?systems?i:regular?papers,2020,68(1):288-300”提出一種基于隨機集合的強puf混淆技術,使用兩個隨機數分別對激勵和響應進行異或從而達到抗ml攻擊目的。

    3、而對于簡單實用的apuf,研究人員利用多個apuf響應與響應間的邏輯操作發展出基于不同組合邏輯的變體puf,如文獻“santikellur?pranesh,chakraborty?rajatsubhra.a?computationally?efficient?tensor?regression?network-based?modelingattack?on?xor?arbiter?puf?and?its?variants[j].ieee?transactions?on?computer-aided?design?of?integrated?circuits?and?systems,2021,40(6):1197-1206.”中提出的xor-puf、文獻“ali?rashid,ma?haoyuan,hou?zhengyi,et?al.a?reconfigurablearbiter?mpuf?with?high?resistance?against?machine?learning?attack[j].ieeetransactions?on?magnetics,2021,57(10):1-7.”和文獻“sahoo?durga?prasad,mukhopadhyay?debdeep,chakraborty?rajat?subhra,et?al.amultiplexer-basedarbiter?puf?composition?with?enhanced?reliability?and?security[j].ieeetransactions?on?computers,2018,67(3):403-417.”中提出的mpuf、文獻“yao?jianrong,pang?lihui,su?yang,et?al.design?and?evaluate?recomposited?or-and-xor-puf[j].ieee?transactions?on?emerging?topics?in?computing,2022:1-本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強PUF電路,其特征在于包括n個延時模塊、n-1個互連模塊、一個仲裁器陣列和一個異或門,n為大于等于1的整數,每個延時模塊均基于偏差源結構實現,每個延時模塊均具有2×d個輸入端、l位選擇端和d個輸出端,d=2i,i為大于等于2的整數,l為大于等于1的整數,每個互連模塊均具有d個輸入端和2×d個輸出端,所述的仲裁器陣列具有d個輸入端和d/2個輸出端,所述的異或門具有d/2個輸入端和一個輸出端;當n=1時,第n個延時模塊的d個輸出端與所述的仲裁器陣列的d個輸入端一一對應連接,當n等于2時,第1個延時模塊的d個輸出端與第1個互連模塊的d個輸入端一一對應連接,第1個互連模塊的2×d個輸出端與第2個延時模塊的2×d個輸入端一一對應連接,第n個延時模塊的d個輸出端與所述的仲裁器陣列的d個輸入端一一對應連接,當n大于等于3時,第p個延時模塊的d個輸出端與第p個互連模塊的d個輸入端一一對應連接,第p個互連模塊的2×d個輸出端與第p+1個延時模塊的2×d個輸入端一一對應連接,p=1,2,…,n-1,第n個延時模塊的d個輸出端與所述的仲裁器陣列的d個輸入端一一對應連接;所述的仲裁器陣列的d/2個輸出端與所述的異或門的d/2個輸入端一一對應連接;n個延時模塊的l位選擇端構成所述的抗機器學習攻擊強PUF電路的n×l位激勵端,用于接入n×l位激勵信號,所述的異或門的輸出端為所述的抗機器學習攻擊強PUF電路的輸出端,用于輸出PUF響應,第1個延時模塊的2×d個輸入端為所述的抗機器學習攻擊強PUF電路的2×d位觸發端,用于接入2×d位輸入信號,該2×d位輸入信號作為觸發信號;每個延時模塊的l位選擇端分別用于接入l位激勵信號,每個延時模塊的2×d個輸入端用于接入2×d個輸入信號,第1個延時模塊至第n-1個延時模塊中的每個延時模塊在其l位選擇端接入的l位激勵信號控制下,對其2×d個輸入端接入的2×d個輸入信號兩兩組合,分成d組進行篩選,其中d/2組中每組篩選出延時較大者,另外d/2組中每組篩選出延時較小者,并根據篩選出的d/2個延時較大者和d/2個延時較小者產生d個輸出信號,作為與其連接的互連模塊的d個輸入信號,通過其d個輸出端一一對應輸出至與其連接的互連模塊的d個輸入端,第n個延時模塊在其l位選擇端接入的l位激勵信號的控制下,將其2×d個輸入端接入的2×d個輸入信號兩兩組合,分成d組進行篩選,其中d/2組中每組篩選出延時較大者,另外d/2組中每組篩選出延時較小者,并根據篩選出的d/2個延時較大者和d/2個延時較小者產生d個輸出信號,作為所述的仲裁器陣列的d個輸入信號,通過其d個輸出端一一對應輸出至所述的仲裁器陣列的d個輸入端,所述的仲裁器陣列對其d個輸入端接入的d個輸入信號兩兩組合,分成d/2組進行判決,得到d/2個判決信號作為所述的異或門的d/2個輸入信號,通過其d/2個輸出端一一對應輸出至所述的異或門的d/2個輸入端,所述的異或門對其d/2個輸入端接入的d/2個輸入信號進行異或操作,得到PUF響應通過其輸出端輸出,每個所述的互連模塊用于對其d個輸入端接入的d個輸入信號進行信號復制,產生2×d個輸出信號作為與其連接的延時模塊的2×d個輸入信號,通過其2×d個輸出端一一對應輸出至與其連接的延時模塊的的2×d個輸入端。

    2.根據權利要求1所述的一種基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強PUF電路,其特征在于每個所述的延時模塊均包括l級上側偏差源、l級下側偏差源、d/2個與門和d/2個或門,每一級上側偏差源和每一級下側偏差源均具有d個輸入端、d個輸出端和1位選擇端,每個與門均具有2個輸入端和1個輸出端,每個或門均具有2個輸入端和1個輸出端;每級上側偏差源的選擇端用于接入1位的激勵信號,每級上側偏差源的d個輸入端用于接入d個輸入信號,每級上側偏差源在其選擇端接入的激勵信號控制下,對其d個輸入端接入的d個輸入信號的傳輸路徑進行變換,產生d個輸出信號通過其d個輸出端一一對應輸出,每級下側偏差源的選擇端用于接入1位的激勵信號,每級下側偏差源的d個輸入端用于接入d個輸入信號,每級下側偏差源在其選擇端接入的激勵信號控制下,對其d個輸入端接入的d個輸入信號的傳輸路徑進行變換,產生d個輸出信號通過其d個輸出端一一對應輸出;第1級上側偏差源的d個輸入端和第1級下側偏差源的d個輸入端,共2×d個輸入端作為所述的延時模塊的2×d個輸入端,d/2個與門的輸出端和d/2個或門的輸出端,共d個輸出端作為所述的延時模塊的d個輸出端,第l級上側偏差源的選擇端與第l級下側偏差源的選擇端連接,且其連接端為所述的延時模塊的第l位選擇端,所述的延時模塊的第1位選擇端至第l位選擇端,共l位選擇端,構成所述的延時模塊的l位選擇端;

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    【技術特征摘要】

    1.一種基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強puf電路,其特征在于包括n個延時模塊、n-1個互連模塊、一個仲裁器陣列和一個異或門,n為大于等于1的整數,每個延時模塊均基于偏差源結構實現,每個延時模塊均具有2×d個輸入端、l位選擇端和d個輸出端,d=2i,i為大于等于2的整數,l為大于等于1的整數,每個互連模塊均具有d個輸入端和2×d個輸出端,所述的仲裁器陣列具有d個輸入端和d/2個輸出端,所述的異或門具有d/2個輸入端和一個輸出端;當n=1時,第n個延時模塊的d個輸出端與所述的仲裁器陣列的d個輸入端一一對應連接,當n等于2時,第1個延時模塊的d個輸出端與第1個互連模塊的d個輸入端一一對應連接,第1個互連模塊的2×d個輸出端與第2個延時模塊的2×d個輸入端一一對應連接,第n個延時模塊的d個輸出端與所述的仲裁器陣列的d個輸入端一一對應連接,當n大于等于3時,第p個延時模塊的d個輸出端與第p個互連模塊的d個輸入端一一對應連接,第p個互連模塊的2×d個輸出端與第p+1個延時模塊的2×d個輸入端一一對應連接,p=1,2,…,n-1,第n個延時模塊的d個輸出端與所述的仲裁器陣列的d個輸入端一一對應連接;所述的仲裁器陣列的d/2個輸出端與所述的異或門的d/2個輸入端一一對應連接;n個延時模塊的l位選擇端構成所述的抗機器學習攻擊強puf電路的n×l位激勵端,用于接入n×l位激勵信號,所述的異或門的輸出端為所述的抗機器學習攻擊強puf電路的輸出端,用于輸出puf響應,第1個延時模塊的2×d個輸入端為所述的抗機器學習攻擊強puf電路的2×d位觸發端,用于接入2×d位輸入信號,該2×d位輸入信號作為觸發信號;每個延時模塊的l位選擇端分別用于接入l位激勵信號,每個延時模塊的2×d個輸入端用于接入2×d個輸入信號,第1個延時模塊至第n-1個延時模塊中的每個延時模塊在其l位選擇端接入的l位激勵信號控制下,對其2×d個輸入端接入的2×d個輸入信號兩兩組合,分成d組進行篩選,其中d/2組中每組篩選出延時較大者,另外d/2組中每組篩選出延時較小者,并根據篩選出的d/2個延時較大者和d/2個延時較小者產生d個輸出信號,作為與其連接的互連模塊的d個輸入信號,通過其d個輸出端一一對應輸出至與其連接的互連模塊的d個輸入端,第n個延時模塊在其l位選擇端接入的l位激勵信號的控制下,將其2×d個輸入端接入的2×d個輸入信號兩兩組合,分成d組進行篩選,其中d/2組中每組篩選出延時較大者,另外d/2組中每組篩選出延時較小者,并根據篩選出的d/2個延時較大者和d/2個延時較小者產生d個輸出信號,作為所述的仲裁器陣列的d個輸入信號,通過其d個輸出端一一對應輸出至所述的仲裁器陣列的d個輸入端,所述的仲裁器陣列對其d個輸入端接入的d個輸入信號兩兩組合,分成d/2組進行判決,得到d/2個判決信號作為所述的異或門的d/2個輸入信號,通過其d/2個輸出端一一對應輸出至所述的異或門的d/2個輸入端,所述的異或門對其d/2個輸入端接入的d/2個輸入信號進行異或操作,得到puf響應通過其輸出端輸出,每個所述的互連模塊用于對其d個輸入端接入的d個輸入信號進行信號復制,產生2×d個輸出信號作為與其連接的延時模塊的2×d個輸入信號,通過其2×d個輸出端一一對應輸出至與其連接的延時模塊的的2×d個輸入端。

    2.根據權利要求1所述的一種基于延時偏差篩選策略的抗機器學習攻擊強puf電路,其特征在于每個所述的延時模塊均包括l級上側偏差源、l級下側偏差源、d/2個與門和d/2個或門,每一級上側偏差源和每一級下側偏差源均具有d個輸入端、d個輸出端和1位選擇端,每個與門均具有2個輸入端和1個輸出端,每個或門均具有2個輸入端和1個輸出端;每級上側偏差源的選擇端用于接入1位的激勵信號,每級上側偏差源的d個輸入端用于接入d個輸入信號,每級上側偏差源在其選擇端接入的激勵信號控制下,對其d個輸入端接入的d個輸入信號的傳輸路徑進行變換,產生d個輸出信號通過其d個輸出端一一對應輸出,每級下側偏差源的選擇端用于接入1位的激勵信號,每級下側偏差源的d個輸入端用于接入d個輸入信號,每級下側偏差源在其選擇端接入的激勵信號控制下,對其d個輸入端接入的d個輸入信號的傳輸路徑進行變換,產生d個輸出信號通過其d個輸出端一一對應輸出;第1級上側偏差源的d個輸入端和第1級下側偏差源的d個輸入端,共2×d個輸入端...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:邵禧龍李剛,汪鵬君李輝葉浩,
    申請(專利權)人:溫州大學,
    類型:發明
    國別省市:

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