使用石墨烯生成片上随机数

由于石墨烯的忆阻特性,基于石墨烯的PUF具有可动态重构与施加电压的优点。石墨烯PUF以超低功耗运行,可扩展,随着时间的推移稳定,并且对温度和电源电压的变化具有可靠性,使其成为大规模生产的实际硬件设备应用的重要候选者。

石墨烯场效应晶体管(GFET)已被用于各种应用,包括pH传感、生物标志物传感和超低噪声化学传感器等。除了已建立的用途外,最近的研究还指出了从一系列GFET中生成片上随机数(RNG)的应用。

RNG 是一系列行业的重要组成部分,这些行业基于统计抽样、计算机模拟、安全、密码学、随机设计以及其他需要产生不可预测结果的领域等技术。安全功能的最佳 RNG 是基于硬件的。硬件 RNG 生成随机数作为某些物理环境属性的当前值的函数,该属性以几乎不可能建模的方式不断变化,从而使恶意入侵者无法猜测数字。

使用石墨烯生成片上随机数

随机数生成类似于掷骰子。研究表明,石墨烯器件可以用作安全加密的硬件随机数生成器。信用:Flickr。

宾夕法尼亚州立大学的研究小组在同一芯片上创建了192个GFET,来自Graphenea CVD石墨烯。研究人员注意到,由于生产方法以及底层基板上固有的局部变化,电参数(如载流子迁移率和掺杂)在所有单独的GFET器件中都不相同。事实上,这些参数的分布遵循以给定平均值为中心的高斯曲线。科学家们利用这一特性使用GFET阵列创建物理上不可克隆的功能(PUF)。PUF是流行的硬件安全组件,它利用硬件组件物理微观结构的自然变化及其与不同刺激(电压,磁场和光)的复杂相互作用。当这种刺激应用于给定的微观结构时,会产生独特且不可预测的结果,每次将相同的刺激施加到相同的微观结构时都会重复,但在不同的微观结构之间会有所不同。PUF通常用作随机数的片上源以及安全密钥。

为了测试基于石墨烯的解决方案,科学家们用机器学习算法攻击了PUF,目的是破坏安全性并猜测GFET器件的物理参数。PUF对使用预测回归模型和生成对抗神经网络等复杂方法的攻击表现出弹性。

由于石墨烯的忆阻特性,基于石墨烯的PUF具有可动态重构与施加电压的优点。石墨烯PUF以超低功耗运行,可扩展,随着时间的推移稳定,并且对温度和电源电压的变化具有可靠性,使其成为大规模生产的实际硬件设备应用的重要候选者。

链接到原始研究:Nature Electronics

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上一篇 2021年9月14日 16:34
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