Как стать автором
Обновить

Физически неклонируемые функции, основанные на частотах

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров5.7K

Современные криптографические устройства требуют надежной системы генерации и хранения ключей. В этой статье мы рассмотрим одну из наиболее перспективных и рассматриваемых сейчас решений: физически неклонируемые функции, основанные на частотах.

Физически неклонируемые функции (англ. Physical unclonable function, PUF) позволяют конструировать качественные системы генерации и хранения ключа, устойчивые к взломам. Также технология PUF широко используется в аутентификации данных из ненадежных источников и верификации подлинной продукции: нелегальный рынок подделок, вносящий немалый вклад в теневую сферу и приносящий многомиллионные убытки компаниям-производителям, - большая проблема для современной экономики.

Краткое описание принципа работы и применений физически неклонируемых функций

Пусть мы имеем систему, содержащую на неком физическом носителе секретный ключ, с помощью которого входные данные преобразуются в выходные. Если мы получим ключ, то будем в состоянии для любых входных данных получить валидные выходные данные. В случае физически неклонируемой функции физическая среда и есть ключ, несущий в себе некую уникальную информацию.

Физически неклонируемая функция (ФНФ, PUF) - функция, использующая необратимые уникальные особенности физической среды. Используется принцип того, что невозможно получить две абсолютно идентичные физические системы. Это можно пояснить на следующем наглядном для представления, но сложном для производства примере.

Строение оптической ФНФ. Взято из [3]
Строение оптической ФНФ. Взято из [3]

Возьмем расплавленной стекло и добавим в него пузырьки воздуха, затем охладим его и вырежем брусок. Пустим на полученный брусок стекла лазерный луч, который будем считать аргументом нашей функции, а возникшую в результате этого интерференционную картину, вызванную множественными преломлениями луча в наполненном пузырьками бруске - значением функции при данном аргументе. Обычно аргументы PUF называют запросом (англ. challenge), а значения функции - ответом (англ. response).

Практически невозможно идентичными действиями получить два одинаковых бруска, поэтому каждая такая функция будет уникальна, и ее невозможно будет скопировать, т.е. она неклонируема.

К ФНФ предъявляют следующие требования:

  • Невозможность математического описания модели. Нельзя, чтобы, имея достаточно большое количество пар запрос-ответ, можно было как-то математически описать или смоделировать функцию.

  • Уникальность. Множество пар запрос-ответ должно быть случайным и не должно быть двух запросов, которые отвечают одному ответу.

  • Достижение «лавинного эффекта», т. е. изменение единственного входного бита запроса должно в равной степени изменять все биты ответа. Иными словами, все выходные биты должны зависеть от каждого входного бита.

Область применений ФНФ очень широка, например генерация и хранение случайного ключа шифрования. Также они используются для аутентификации устройств: произведенное изделие оснащается PUF и производитель сохраняет приватный список пар запрос-ответ, полученный от PUF. Затем, при верификации устройства производитель проверит записанные данные с теми парами, которые выдает исследуемое устройство. Если оно было незаконно скопировано, то они будут различаться из-за невозможности клонирования.

Физические принципы, используемые для построения ФНФ, разнообразны:

  • Особенности физических сред, такие как структура бумаги, оптические среды и т. д.;

  • Уникальные параметры цифровых схем и элементов, такие как времена задержек сигналов, пороговые напряжения транзисторов;

  • Состояние памяти после включения или сброса;

  • Частоты компонентов, такие как кварцевые резонаторы и генераторы.

Рассмотрим в нашей статье подробнее последнюю группу решений.

Решения, основанные на частотах

Как и в общем случае, методы построения подобных схем довольно разнообразны. Рассмотрим основные и наиболее часто применяемые из них.

Ring oscillator PUF

Кольцевой генератор состоит из нечетного числа последовательно включенных инверторов, замкнутых в «кольцо». Любая комбинационная схема не работает мгновенно, т. е. есть некая задержка распространения (англ. propagation delay) сигнала между входом и результатом на выходе, связанная с неидеальностью элементов (наличием паразитных емкостей и сопротивлений, ведущих к инерционности работы).

Модель кольцевого генератора. Взято из [4]
Модель кольцевого генератора. Взято из [4]

Мысленно разорвем цепь и представим, что на ее входе присутствует прямоугольный сигнал. На выходе цепи из-за нечетного количества инверторов возникнет инвертированный сигнал, но не сразу, а с задержкой

\Delta T = n \tau,

где τ - задержка одного инвертора. Таким образом, сигнал на входе и на выходе будет полностью совпадать, если общая задержка инверторов будет составлять ровно полпериода прямоугольного сигнала, и подобный сигнал может распространяться в исходной замкнутой цепи. Его частота составит

f = \frac{1}{2 n \tau}.

Данная модель также имеет вход включения (enable), разрешающий или запрещающий колебания генератора. При единице на входе элемент И-НЕ превращается в инвертор и дополняет генератор, а при нуле элемент И-НЕ всегда на выходе выдает единицу и генератор выключается.

Частота генерируемого сигнала напрямую зависит от задержек, вносимых инверторами - полупериод колебаний равен их сумме. Таким образом, в данной модели построения ФНФ измеряемая частота генерации, зависящая от индивидуальных особенностей инверторов, является уникальным и неклонируемым параметром.

Рассмотрим наиболее распространенную модель построения самой функции, рассмотренной в [5] и основанной на кольцевых генераторах. она представлена на следующем рисунке.

Модель ring oscillator PUF. Взято из [5]
Модель ring oscillator PUF. Взято из [5]

Имеются два множества кольцевых генераторов, из которых в зависимости от входного запроса, подаваемого на мультиплексоры, выбирается по одному и при помощи асинхронных счетчиков измеряются их частоты. Затем результаты сравниваются на компараторе, и один из выходных битов отклика является результатом сравнения. Следующие биты отклика формируются на мультиплексорах выбором (в зависимости от запроса) следующих двух генераторов.

Loop и TERO PUF

Модель Loop PUF формирует замкнутую цепочку n блоков задержек, которые в схожей с ring-oscillator PUF манере колеблются с определенной частотой. Каждый блок задержки из m настраиваемых задерживающих элементов, которые в зависимости от входного бита настраивают прохождение сигнала по одному из двух возможных путей. Таким образом, блок задержек управляется m-битной частью входного запроса размера nm бит и измерением частоты генератора.

Модель Loop PUF. Взято из springer.com
Модель Loop PUF. Взято из springer.com

n-битный выходной отклик формируется последовательным проходом по n блокам входного запроса. Недостаток данного метода заключается в том, что для разных запросов используются одни и те же структуры, что представляет собой уязвимость для взлома.

Модель TERO PUF использует неизбежное кратковременное появление осцилляций при переходе двух скрещенных инверторов в стабильное состояние, и формирует выходной отклик из количества этих осцилляций.

Список литературы

[1] Alexander Wild, Georg T. Becker, Tim Güneysu, A Fair and Comprehensive Large-Scale Analysis of Oscillation-Based PUFs for FPGAs. 27th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL), 2017.

[2] Shitai Joshi, Elias Kougianos, Saraju P.Mohanty, Everything You Wanted to Know about PUFs. IEEE Potentials, 2017.

[3] Roel Maes, Ingrid Verbauwhede, Physically Unclonable Functions: A Study on the State of the Art and Future Research Directions. 2010.

[4] Michael Patterson, Joseph Zambreno, Chris Sabotta, Sudhanshu Vyas, Aaron Mills, Ring Oscillator PUF Design and Results. Reconfigurable Computing Laboratory, Iowa State University.

[5] Venkata P. Yanambaka, Saraju P. Mohanty, Elias Kougianos, Prabha Sundaravadivel, Jawar Singh, Dopingless Transistor Based Hybrid Oscillator Arbiter Physical Unclonable Function. University of North Texas, 2017.

Теги:
Хабы:
Всего голосов 41: ↑41 и ↓0+41
Комментарии12

Публикации

Истории

Работа

Ближайшие события

7 – 8 ноября
Конференция byteoilgas_conf 2024
МоскваОнлайн
7 – 8 ноября
Конференция «Матемаркетинг»
МоскваОнлайн
15 – 16 ноября
IT-конференция Merge Skolkovo
Москва
22 – 24 ноября
Хакатон «AgroCode Hack Genetics'24»
Онлайн
28 ноября
Конференция «TechRec: ITHR CAMPUS»
МоскваОнлайн
25 – 26 апреля
IT-конференция Merge Tatarstan 2025
Казань