基于碳纳米管的安全信息生成方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术提出了基于碳纳米管的安全信息生成方法、系统及电子设备，基于碳纳米管的安全信息生成方法包括步骤：获取碳纳米管PUF电路的多个PUF输出，其中，所述碳纳米管PUF电路包括电子随机结构，所述电子随机结构包括连接状态的交叉点位和断开状态的交叉点位，所述连接状态的交叉点位通过碳纳米管连接，所述碳纳米管PUF电路用于对输入的多个激励信号进行处理得到随机二维混乱的多个所述PUF输出；根据马尔可夫决策模型放大各所述PUF输出之间的差异，以生成安全信息。本发明专利技术的有益效果：能够提高硬件设备的安全性，实现防伪、防篡改、防克隆等功能。等功能。等功能。

【技术实现步骤摘要】
基于碳纳米管的安全信息生成方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及硬件安全
，具体而言，涉及一种基于碳纳米管的安全信息生成方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]物理不可克隆功能（Physical Unclonable Function，PUF）是一种新兴的安全应用技术，目前广泛应用于真随机数生成、安全密钥生成、低成本认证等领域。大多数传统的加密方法依赖于存储在闪存或非易失性存储器中的安全密钥，并且容易受到物理攻击。相比之下，PUF可以利用硬件制造差异，以无存储方式生成不可预测的安全信息。
[0003]给定单个PUF设计的许多制造芯片，它们之间的唯一差异是由制造变化引起的，这些变化既不可预测也不可精确克隆。此外，最流行的纳米材料碳纳米管制造方法是化学气相沉积，其中环境的压力和温度对制造特征，例如碳纳米管的直径和密度，有显著影响，当碳纳米管用于电路设计时，制造差异是不可取的，以此能够进一步提高输出安全信息的不可预测性。但尽管碳纳米管PUF设计有许多优点，却仍然容易受到机器学习建模攻击，攻击者收集大量的“挑战（PUF输入）
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响应（PUF输出）”对作为训练数据，然后使用机器学习建模攻击方法来对PUF进行建模，随后，攻击者可以使用该模型来预测新挑战的响应，以此对芯片的安全问题造成影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题，为达上述目的，本专利技术提供一种基于碳纳米管的安全信息生成方法，包括步骤：获取碳纳米管PUF电路的多个PUF输出，其中，所述碳纳米管PUF电路包括电子随机结构，所述电子随机结构包括连接状态的交叉点位和断开状态的交叉点位，所述连接状态的交叉点位通过碳纳米管连接，所述碳纳米管PUF电路用于对输入的多个激励信号进行处理得到随机二维混乱的多个所述PUF输出；根据马尔可夫决策模型放大各所述PUF输出之间的差异，以生成安全信息。
[0005]本专利技术的基于碳纳米管的安全信息生成方法，其通过碳纳米管PUF电路进行激励信号的处理，碳纳米管PUF电路具体采用二维碳纳米管无序交叉横杆结构，其不可克隆的电子随机结构被设计成包括连接状态的交叉点位和断开状态的交叉点位，所述连接状态的交叉点位通过碳纳米管连接，以此，通过该碳纳米管PUF电路，能够在获得多个激励信号时，通过对激励信号进行处理，得到随机二维混乱的多个PUF输出，使得输出信号能够较好地体现碳纳米管制造的内在随机性，提升被克隆的困难度，能够较好地抵抗物理攻击。基于多个PUF输出，采用马尔可夫决策模型放大各个所述PUF输出之间的差异，马尔可夫决策模型具备良好的随机特性和初始值敏感性，可以降低碳纳米管PUF电路的输入与输出之间的相关性，进一步地放大由微小制造差异产生的输出差异，即放大个所述PUF输出之间的差异，最终可生成例如安全密钥等安全信息，以抵抗机器学习建模攻击，提高硬件安全性，更好地实
现防伪、防篡改、防克隆等功能。
[0006]进一步地，所述马尔可夫决策模型为连续状态的部分可观察马尔可夫决策模型，所述马尔可夫决策模型的输入包括所述PUF输出和根据所述PUF输出确定的参数，所述马尔可夫决策模型的模型输出为所述安全信息。
[0007]进一步地，所述马尔可夫决策模型的表达式包括：；其中，表示连续状态，表示观察输入，表示状态转移的随机扰动，表示观测相关的随机扰动，表示动作，表示状态空间，表示观测空间，表示动作空间，通过信念状态对所述马尔可夫决策模型进行求解，表示当前连续状态为的概率。
[0008]进一步地，所述马尔可夫决策模型的长期影响根据预期反馈确定，所述预期反馈的表达式包括：其中，表示在时隙时收到的即时反馈，表示贴现因子，的范围为0~1。
[0009]进一步地，所述安全信息包括所述马尔可夫决策模型的多个模型输出，所述基于碳纳米管的安全信息生成方法还包括步骤：确定所述模型输出的平均汉明距离；根据所述平均汉明距离判断所述模型输出的相似性。
[0010]进一步地，所述确定所述模型输出的平均汉明距离包括步骤：将多个所述模型输出分为两两一组，分别确定每组输出的汉明距离；确定所有的汉明距离的平均值，作为所述平均汉明距离。
[0011]进一步地，所述安全信息包括所述马尔可夫决策模型的多个模型输出，所述模型输出为二进制值，所述基于碳纳米管的安全信息生成方法还包括步骤：分别确定每个所述模型输出中数值0所占的比值和数值1所占的比值；比较每个所述模型输出中数值0所占的比值和数值1所占的比值的大小，并确定其中的最大比值；确定所有的所述模型输出的所述最大比值的比值平均值；根据所述比值平均值判断所述模型输出的随机性。
[0012]本专利技术还提出了一种基于碳纳米管的安全信息生成系统，包括：碳纳米管PUF电路，所述碳纳米管PUF电路包括电子随机结构，所述电子随机结构包括连接状态的交叉点位和断开状态的交叉点位，所述连接状态的交叉点位通过碳纳米管
连接，所述碳纳米管PUF电路用于对输入的多个激励信号进行处理得到随机二维混乱的多个PUF输出；马尔可夫决策模块，用于接收由所述碳纳米管PUF电路生成的多个所述PUF输出，并根据马尔可夫决策模型放大各所述PUF输出之间的差异，以生成安全信息。
[0013]本专利技术中的基于碳纳米管的安全信息生成系统，通过碳纳米管PUF电路能够在获得多个激励信号时，通过对激励信号进行处理，得到随机二维混乱的多个PUF输出，使得输出信号能够较好地体现碳纳米管制造的内在随机性，提升被克隆的困难度，能够较好地抵抗物理攻击。基于多个PUF输出，采用马尔可夫决策模型，马尔可夫决策模型具备良好的随机特性和初始值敏感性，可以降低碳纳米管PUF电路的输入与输出之间的相关性，进一步地放大由微小制造差异产生的输出差异，即放大个所述PUF输出之间的差异，最终可生成例如安全密钥、随机数和认证信息等安全信息，以抵抗机器学习建模攻击，提高硬件安全性，更好地实现防伪、防篡改、防克隆等功能。
[0014]进一步地，所述碳纳米管PUF电路还包括电流测量模块、电流比较器、数模转换器和模数转换器，所述激励信号包括输入二进制值，所述PUF输出包括输出二进制值；所述数模转换器用于将所述输入二进制转换为模拟信号并输入所述电子随机结构；所述电流测量单元同于检测所述电子随机结构的电流信号；所述电流比较器和所述模数转换器用于配合将所述电流信号与预设值进行对比，并根据对比情况生成所述输出二进制值。
[0015]本专利技术还提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述程序时，实现如上述的基于碳纳米管的安全信息生成方法。
[0016]本专利技术中的电子设备，其有益效果与上述基于碳纳米管的安全信息生成方法和基于碳纳米管的安全信息生成系统的有益效果相近似，在此不再进行赘述。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例中的基于碳纳米管的安全信息生成方法的流程图；图2为本专利技术实施例中的碳纳米管PUF电路的结构示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于碳纳米管的安全信息生成方法，其特征在于，包括：获取碳纳米管PUF电路的多个PUF输出，其中，所述碳纳米管PUF电路包括电子随机结构，所述电子随机结构包括连接状态的交叉点位和断开状态的交叉点位，所述连接状态的交叉点位通过碳纳米管连接，所述碳纳米管PUF电路用于对输入的多个激励信号进行处理得到随机二维混乱的多个所述PUF输出；根据马尔可夫决策模型放大各所述PUF输出之间的差异，以生成安全信息。2.根据权利要求1所述的基于碳纳米管的安全信息生成方法，其特征在于，所述马尔可夫决策模型为连续状态的部分可观察马尔可夫决策模型，所述马尔可夫决策模型的输入包括所述PUF输出和根据所述PUF输出确定的参数，所述马尔可夫决策模型的模型输出为所述安全信息。3.根据权利要求2所述的基于碳纳米管的安全信息生成方法，其特征在于，所述马尔可夫决策模型的表达式包括：；其中，表示连续状态，表示观察输入，表示状态转移的随机扰动，表示观测相关的随机扰动，表示动作，S表示状态空间，表示观测空间，表示动作空间，通过信念状态对所述马尔可夫决策模型进行求解，表示当前连续状态为的概率。4.根据权利要求1所述基于碳纳米管的安全信息生成方法，其特征在于，所述马尔可夫决策模型的长期影响根据预期反馈确定，所述预期反馈的表达式包括：；其中，表示在时隙时收到的即时反馈，表示贴现因子，的范围为0~1。5.根据权利要求1
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4任一项所述的基于碳纳米管的安全信息生成方法，其特征在于，所述安全信息包括所述马尔可夫决策模型的多个模型输出，所述基于碳纳米管的安全信息生成方法还包括：确定所述模型输出的平均汉明距离；根据所述平均汉明距离判断所述模型输出的相似性。6.根据权利要求5所述的基于碳纳米管的安全信息生成方法，其特征在于，所述确定所述模型输出的平均汉明距离包括：将多个所述模型输出分为两两一组，分别确定每组输出的汉明距离；确定所有的汉明距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡师彦，曲胜，陈炜，
申请(专利权)人：北京高科芯联信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：