[发明专利]一种基于RRAM的高效可重构环形振荡器PUF电路有效

专利信息
申请号: 202111251083.8 申请日: 2021-10-27
公开(公告)号: CN113707201B 公开(公告)日: 2022-03-15
发明(设计)人: 崔益军;黎江;刘伟强;王成华 申请(专利权)人: 南京航空航天大学;北京智芯微电子科技有限公司
主分类号: G11C13/00 分类号: G11C13/00
代理公司: 南京钟山专利代理有限公司 32252 代理人: 徐燕
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 rram 高效 可重构 环形 振荡器 puf 电路
【说明书】:

本发明公开了一种基于RRAM的高效可重构环形振荡器PUF电路,包括墒源电路和响应产生电路;第一激励作为地址输入给行解码器,以选择至少一个行作为环形振荡器的馈电输入,同时使能相应的WL线;第二激励作为地址输入给列选择器和写驱动电路,选择前述每个导通行中任意数量列的RRAM参与到熵源的提取中去;响应产生电路用于放大RRAM Crossbar阵列输出的随机熵源,并最终表现为环形振荡器的振荡频率的变化,再通过比较同一个环形振荡器在不同周期的振荡频率或者不同环形振荡器在同一个周期的振荡频率以产生唯一的响应值。本发明拥有良好的均匀性、唯一性和可靠性,可配置性强,大大缩小了电路面积。

技术领域

本发明涉及硬件安全技术领域,具体而言涉及一种基于RRAM的高效可重构环形振荡器PUF电路及其工作方法。

背景技术

物联网的快速发展,导致硬件安全问题得到了更多的关注。可穿戴设备、家用电器、各种传感器等物联网终端设备的无处不在,给与了敌手对于终端节点更多的攻击机会。传统的软件加密方式,需要将密钥存储在非易失性存储器中,并且拥有较为复杂的加密算法,容易受到物理攻击,如侧信道攻击等,可以通过加密算法实现过程中的能量消耗、运行时间、电磁辐射等信息来破解密码。此外,由于物联网设备一般工作在资源受限的场景中,传统的软件加密算法不适应于面积和功耗受限的物联网节点。因此,物理不可克隆函数(PUF)作为一种低功耗、轻量级的硬件安全加密原语得到了研究者的青睐。PUF可以提取集成电路芯片(IC)在制造过程中由于温度、电压和工艺等引入的随机误差作为密钥,可以用作设备认证和加密密钥的生成。在系统上电后,当给PUF输入激励时(Challenge),PUF立即提取芯片中的固有物理熵产生唯一的响应值(Response),对不同的芯片相同的PUF结构输入相同的激励,其响应值是不同的,因此这些激励响应对(CRPs)可以用作硬件电路设备的安全认证。

PUF根据CRPs数量与PUF基本单元之间的函数关系,可以分为强PUF和弱PUF。强PUF的CRPs数量随着PUF基本单元数的增加而呈指数增长,而弱PUF的CRPs数量是基本单元数的线性或者多项式函数。经典的强PUF结构包括了可重构环形振荡器PUF(CRO PUF)和仲裁器PUF(APUF)。可重构环形振荡器PUF通过奇数个反相器串联构成环形振荡器(RO),由于反相器内部固定的工艺误差,其不同的RO产生的振荡频率是不同的,通过选择器选择不同的RO进行输出,最后通过比较器比较两路采集信号的频率,从而产生1 bit的不可预测的响应值。无论是强PUF还是弱PUF,一旦对手能够高精度地预测其CRPs,那么它们都不再安全。虽然PUF可以一定程度上抵御物理攻击,但基于逻辑回归(LR)和协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)等强大的机器学习算法的建模攻击,可以在数学上较高精度地对强PUF进行建模,一定程度上预测出CRPs。而弱PUF由于CRP空间有限,不讨论其建模攻击。传统的CRO PUF由于结构简单,容易被建模,机器学习攻击对其响应的预测率可以达到90%以上。

CMOS技术由于工艺尺寸缩小趋势的限制,导致基于CMOS的PUF结构面临面积和功耗的瓶颈。RRAM由于其低功耗、高密度并且可以与 CMOS技术相兼容等优势,作为一种新的熵源被广泛用来作为新的PUF设计原语。RRAM拥有高阻态(HRS)和低阻态(LRS)两种阻值状态,并通过施加合适的正向电压和反向电压,其可以在这两种阻态之间进行转变,由于RRAM设备间和周期间的工艺差异,可以被用来作为PUF新的设计原语。因此,高安全性的基于RRAM的可重构PUF设计亟需发现,利用高可重构性降低电路面积,用于物联网资源受限的应用场景中。

专利号为CN109495272A的发明中提出了一种基于忆阻器的强PUF电路,其利用2T2R作为基本单元,通过比较两列通路的电流产生唯一的响应值,拥有面积利用率高,可配置和重复利用的特征,具有优异的随机性和抗建模攻击能力。但是该强PUF电路需要同时采用非挥发存储阵列和2T2R基本单元,仍然需要占用很大的面积;其电流比较方式对于读取电路的精度要求较高;同时,其对于模型的抗攻击能力,只是通过较强的随机性实现,事实上并不能完全规避机器学习攻击。

发明内容

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