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基于环形振荡器的PUF
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Cryptography用户
提问于 2019-07-26 05:34:41
回答 2查看 617关注 0票数 1

我无法理解为什么--使用基于计数器比较的环形振荡器PUF --输出位不是0就是1。

由于输出是一位,所以我不知道如何获得多位响应。利用这些信息,我如何计算内和间的距离?你能提供一些例子来解释吗?

利用Devadas和Suh提出的基于环形振荡器的PUF,对计数器值进行比较,得到1比特的输出。因此,从这一点输出,怎么可能得到一个多位响应,以计算内部或内汉明距离?

如果我应用1001010的输入,它被输入到两套环形振荡器中,每套都有128个环形振荡器,从每个环振荡器中选出一个环形振荡器,并输入到计数器,比较器产生输出0或1。

因此,获得了单比特响应,但是在图4中的Devadas和Suh:https://people.csail.mit.edu/devadas/pubs/puf-dac07.pdf的文章中,对于挑战性1001010,响应是010101。这怎麽可能?

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回答 2

Cryptography用户

发布于 2019-07-29 15:47:32

注意:我不确定你是否能得到你的问题的答案,因为文件中没有足够的技术信息来复制结果(无论如何,对我来说)。但是,对于任何环形振荡器,您都可以按照下面的方法对其进行处理。

一个环形振荡器由一个由奇数个逆变器构成的环组成。这种振子最简单的模型可以用一个单反相传递函数f(\cdot),一个\tau延迟和一个满足Barkhausen准则的反馈回路来表示。f(\cdot)函数可以用双曲正切逼近。然而,电学模型必须包含额外的集总分量(低通滤波器),即输入电容C和输出电阻R,它们代表逆变器的有功区域行为。在这种情况下,由于RC的体系结构,是特别相关的。该模型用N(t)表示电路的噪声过程。

在这种情况下,"PUF“的目的是具有唯一的延迟,即N(t)。瞬时N(t))值来自高斯噪声和双向镜头噪声源之和(这不是热噪声,它实际上是半导体中的镜头噪声,而每一本教科书上说的都是不正确的。您可以从第一条原则导出它,其平均值为零,{\sigma^2_N}方差为零。

环振荡器在反馈环中由于传播延迟\tau而表现出振荡。在图像中,\SigmaN(t)的贡献,然后将此行为视为非线性延迟,这样

\widetilde{\dot{\mathbf{U}}}_i = \frac{f(\widetilde{U},t-\tau)-\widetilde{{\mathbf{U}}}_i+N(t)}{RC},

其中f(\cdot)是传递函数。这种情况下的传递函数是PUF行为,作者没有对其进行建模。而且,它不仅取决于半导体场错配,还取决于路由器。问题是“路由的RC比PUF电路方差的贡献更大”。不可能知道。

他们应该做的是:假设随机性是N(t)的不确定性贡献和随机变量\widetilde{{\mathbf{U}}}_i的导数的函数。当忽略上述方程中的随机部分时,可以解释电路的行为,并且可以用小信号模型将其线性化。在这种情况下,线性化的f(\cdot)函数会产生一个放大系数g,因此,这个电路可以用一个线性微分方程描述为

\frac{d u_i}{dt} = \frac{-g u_i(t-\tau)-u_i}{RC}

然后,您可以将上面的内容放到Laplace变换中,然后找到所产生的零

s+ \frac{1+g e^{-\tau s}}{RC}=0

然后,解可以表示为具有来自时域的周期响应的Fourier级数。然后,您可以使用这些模型为链中的每个振荡器,以了解每个振荡器的贡献。因此,我认为他们的分析不足以在任何定性的方法中对汉明距离作出假设。这是一个定量的测量,我不相信这篇论文作者知道他们的系统是如何工作的。

我不知道为什么这篇论文被高度引用。我不会在一本电路杂志上通过考试,老实说,这只会使事情复杂化。由于表面粗糙度和制造缺陷,你已经可以考虑逆变器有一个独特的传递函数。我不认识其中的任何一个原作者,但我想知道为什么这被认为是一个好主意。

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Cryptography用户

发布于 2019-07-26 10:50:19

你所需要的就是在那张纸。我只想从报纸上转述:-

如何获得多位响应?

因为多路复用器(MUX)的输入。每个输入都返回一个输出位。这就是挑战-回应配对。给出了给定N(N−1)/2环振子的N不同对。你只需选择你想要比较的两个振荡器。如果您由于担心相关行为而避免重复使用任何振荡器,则可以使用128对振荡器(总共256个振荡器)来生成128个独立位。并通过MUX输入选择目标振荡器。我们可以说,在这个PUF中有128个挑战响应对。

如何计算内、内汉明距离

  • 芯片间的变化: PUF A和PUF B之间有多少个PUF输出位不同?这是一种衡量独特性的方法。如果PUF产生均匀分布的独立随机比特,芯片间的变化应平均为50%。
  • 芯片内(环境)变化:有多少PUF输出位改变时,重新生成的单个PUF是否有环境变化?这表明了PUF输出的可重复性。理想情况下,芯片内的变异应该是0%。

所以这里的问题是你不能模拟这个。那是PUF中的"P“。你必须建立物理设备,并测试它们之间的距离和内汉明距离。图6显示了128位输出序列的这些标准化度量。在Wiki文章中可以找到标准的Hamming距离算法。

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原文链接:

https://crypto.stackexchange.com/questions/72172

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