一种基于MEMS的密钥生成方法、设备、介质技术

本发明专利技术涉及一种基于MEMS的密钥生成方法、设备、介质，应用于包含MEMS组件的电子设备，所述密钥生成方法包括如下步骤：在静置状态下，获取来自MEMS组件的第一数据序列，将经过预处理并经筛选后的第一数据序列输入预训练好的密钥生成模型中，获取第一特征向量，将第一特征向量输入模糊提取器中，通过模糊提取器内置的生成算法，获取密钥以及辅助数据；在静置状态下，获取来自MEMS组件的第二数据序列，将经过预处理并经筛选后的第二数据序列输入预训练好的密钥生成模型中，获取第二特征向量，将第二特征向量以及辅助数据输入模糊提取器中，通过模糊提取器的再生算法，获取恢复密钥，完成密钥生成。与现有技术相比，本发明专利技术具有泛用性强等优点。性强等优点。性强等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MEMS的密钥生成方法、设备、介质


[0001]本专利技术涉及信息安全
，尤其是涉及一种基于MEMS的密钥生成方法、设备、介质。

技术介绍

[0002]随着信息技术的发展，数字资产的价值正逐渐受到重视。数字身份认证是数字资产安全的重要前提和保障，而基于密钥的身份认证是目前主要的数字身份认证方法之一。基于密钥的身份认证系统主要面临两大难题：一是密钥的生成：人为选择的密钥一般长度较短且熵较低，易被攻击者破解，因此为了提高安全性，需要从合适的随机源中提取高熵的密钥；二是被验证者的密钥保管：高熵的密钥难以直接记忆，因此需要非易失性存储器等媒介进行储存，提高了密钥泄露的风险。此外，随着物联网的普及，设备与设备间的通信同样涉及隐私数据等数字资产，因此设备间的身份认证同样重要。基于设备物理特征的密钥生成方案由于以设备物理特征作为随机源，能够获得高熵的密钥，且被验证者可重复生成密钥，无需存储记忆，因此成为了当今研究热点。
[0003]在现有技术中，基于设备物理特征的密钥生成方案主要通过物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function，PUF)实现。PUF通过构造特定的物理结构，从中提取不可预测的特征并用于身份认证。目前该类方案以基于集成电路硅片的PUF为主，其能在需要使用密钥时生成每个设备独有且含有少量噪音的随机0
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1比特串并通过模糊提取器去噪获得唯一的比特串作为密钥。然而该方案需要设备额外添加相应结构或通过外接设备加以实现，在增加设计、生产成本的同时，前一种方式无法用于已经完成生产的设备，而后一种方式则弱化了密钥与设备的对应关系。
[0004]基于设备内嵌组件物理特征的身份认证方案则通过研究设备本身自带的组件提取设备特征用于身份认证。相比于PUF，该类方案无需特定结构，但也更易受到外部噪音影响，因此目前研究仅限于有限设备空间中的身份认证，无法用于生成密钥。
[0005]中国专利申请号CN202110162322.6公开了一种基于自然语言语义相似性的语义密钥生成方法。将使用具有一定弹性范围的文本作为密码，利用深度神经网络模型提取文本语义向量，并通过深度神经网络重编码语义向量生成密钥。在认证过程中，输入的自然语言文本文字不必与原文本一一匹配，只需语义与原文本相似，则可以产生相同的密钥完成认证过程。该过程用户无需对原文本一字不漏的记忆，只需对短文本语义和格式有基本记忆，即可通过自然语言描述该记忆，生成密钥，完成认证。该申请提高了认证过程的安全性和灵活性。但是，该申请并未解决基于设备物理特征的密钥生成方案往往需要通过额外的结构或外接设备生成，而不需要额外的结构或外接设备的密钥生成方案泛用性低的问题。
[0006]综上，当前缺少一种密钥生成方法，以解决现有的不需要额外的结构或外接设备的密钥生成方案泛用性低的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于MEMS的密钥生成方法、设备、介质，以解决或部分解决现有的不需要额外的结构或外接设备的密钥生成方案泛用性低的问题。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0009]本专利技术的一个方面，提供了一种基于MEMS的密钥生成方法，应用于包含MEMS组件的电子设备，所述密钥生成方法包括如下步骤：
[0010]在静置状态下，获取来自所述MEMS组件的第一数据序列，将经过预处理并经筛选后的所述第一数据序列输入预训练好的密钥生成模型中，获取第一特征向量，将所述第一特征向量输入预置的模糊提取器中，通过所述模糊提取器内置的生成算法，获取密钥以及辅助数据；
[0011]在静置状态下，获取来自所述MEMS组件的第二数据序列，将经过预处理并经筛选后的所述第二数据序列输入预训练好的密钥生成模型中，获取第二特征向量，将所述第二特征向量以及所述辅助数据输入所述模糊提取器中，通过所述模糊提取器的再生算法，获取恢复密钥，完成密钥生成。
[0012]作为优选的技术方案，所述的预训练好的密钥生成模型的获取包括如下步骤：
[0013]从少量电子设备中获取静置状态下MEMS组件的数据序列，经过预处理并经筛选后获取训练用的数据序列；
[0014]基于所述训练用的数据序列，对所述密钥生成模型进行训练，损失函数值达到预设收敛条件后，获得所述预训练好的密钥生成模型。
[0015]作为优选的技术方案，所述的密钥生成模型为LSTM模型。
[0016]作为优选的技术方案，所述的预处理包括数据插值、数据中心化、去除异常值中的一个或多个。
[0017]作为优选的技术方案，所述的数据插值具体为：
[0018]针对不同采样频率的数据序列，通过插值算法，获取固定采样频率下的数据序列。
[0019]作为优选的技术方案，所述的数据中心化具体为：
[0020]通过减去数据序列的平均值，获取中心化后的数据序列。
[0021]作为优选的技术方案，所述的去除异常值具体为：
[0022]计算一定时间段内数据序列的最大值与最小值，并计算最大值与最小值的差值，若大于一定阈值则去除该时间段的数据序列。
[0023]作为优选的技术方案，所述的筛选具体为：
[0024]分别使用各MEMS组件各方向轴上的数据序列对所述密钥生成模型进行预训练，根据预训练结果，选择分类正确率达到90％以上的数据序列进行后续训练。
[0025]本专利技术的另一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器以及存储器，所述存储器内储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行上述基于MEMS的密钥生成方法的指令。
[0026]本专利技术的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行上述基于MEMS的密钥生成方法的指令。
[0027]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0028](1)使用大部分电子设备都具有的微机电系统(Micro
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Electro
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Mechanical System,MEMS)进行密钥生成，能够有效生成每台设备独有的密钥且不需要借助额外结构的辅助，由于使用广泛应用的MEMS的数据序列进行密钥生成，该方法适用于具有MEMS的电子设备，而且无需额外结构，能够在降低成本的同时提高泛用性，从而解决或部分解决了现有的不需要额外的结构或外接设备的密钥生成方案泛用性低的问题。
[0029](2)从MEMS获取数据序列后，进行数据插值、数据中心化及去除异常值的预处理，并进行筛选，再输入密钥生成模型进行密钥生成，能够有效降低非在静置状态下数据序列对密钥生成的影响。
附图说明
[0030]图1为实施例1中基于电子设备MEMS组件物理特征的密钥生成总体流程图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MEMS的密钥生成方法，其特征在于，应用于包含MEMS组件的电子设备，所述密钥生成方法包括如下步骤：在静置状态下，获取来自所述MEMS组件的第一数据序列，将经过预处理并经筛选后的所述第一数据序列输入预训练好的密钥生成模型中，获取第一特征向量，将所述第一特征向量输入预置的模糊提取器中，通过所述模糊提取器内置的生成算法，获取密钥以及辅助数据；在静置状态下，获取来自所述MEMS组件的第二数据序列，将经过预处理并经筛选后的所述第二数据序列输入预训练好的密钥生成模型中，获取第二特征向量，将所述第二特征向量以及所述辅助数据输入所述模糊提取器中，通过所述模糊提取器的再生算法，获取恢复密钥，完成密钥生成。2.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的密钥生成方法，其特征在于，所述的预训练好的密钥生成模型的获取包括如下步骤：从少量电子设备中获取静置状态下MEMS组件的数据序列，经过预处理并经筛选后获取训练用的数据序列；基于所述训练用的数据序列，对所述密钥生成模型进行训练，损失函数值达到预设收敛条件后，获得所述预训练好的密钥生成模型。3.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的密钥生成方法，其特征在于，所述的密钥生成模型为LSTM模型。4.根据权利要求1或2所述的一种基于MEMS的密钥生成方法，其特征在于，所述的预处理包括数据插值、数据中心化、去除异常值中的一个或多个。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，谢以豪，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：