基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法

物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)在信息安全领域具有极其重要的应用前景,然而也存在其自身安全受机器学习攻击等方面的不足.该文通过对PUF电路和密码算法的研究,提出一种基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法.首先,通过构造滚动密钥生成器产生随机密钥,并与输入激励进行混淆;然后,将混淆后的激励通过串并转换电路作用于强PUF,产生输出响应;最后,利用Python软件仿真和FPGA硬件实现,并分析其安全性和统计特性.实验结果表明,当建模所用激励响应对(Challenge Response Pairs,CRPs)高达106组时,基于逻辑回归、人工神经网络和支持向量机的攻击预测率接近50％的理想值.此外,该方法通用性强、硬件开销小,且不影响PUF的随机性、唯一性以及可靠性.     

基于钟控传输门绝热逻辑电路的绝热FIFO设计

通过研究先进先出存储堆栈(FIFO)和钟控传输门绝热逻辑(CTGAL)电路工作原理及结构,提出了基于CTGAL电路的绝热FIFO设计方案.该方案运用绝热计算原理,基于晶体管级设计电路,有效避免了传统CMOS逻辑的FIFO必然遇到的亚稳态和异步信号处理等难题,实现了深度为16的基于CTGAL电路的绝热FIFO结构.HSPICE模拟结果表明,所设计的电路具有正确的逻辑功能,与基于有效电荷恢复逻辑（ECRL）的绝热FIFO相比较,电路平均功耗节省达71%.     

四值绝热动态D触发器开关级设计

研究绝热电路和多值触发器,提出一种四值绝热动态D触发器设计方案.该方案采用多阈值金属氧化物半导体MOS管控制技术和开关信号理论,推导四值绝热动态D触发器文字运算电路结构式,由文字运算电路控制四值绝热逻辑信号产生,实现动态D触发器的四值输出,并在此基础上设计具有记忆功能的触发型四值绝热正循环门.通过PSpice模拟软件验证该设计电路逻辑功能正确,在55.6 MHz工作频率下,与常规CMOS四值动态D触发器相比,节省功耗约90%.     

可配置电阻分压型DAC-PUF电路设计

物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)电路利用结构和设计参数相同的单元电路在制造过程中存在的随机工艺偏差,产生具有唯一性、随机性和不可克隆性的密钥.通过对电阻失配和数模转换器(Digital to Analogue Conversion,DAC)的研究,提出一种可配置电阻分压型DAC-PUF电路设计方案.该PUF电路由输入寄存器、电阻分压型DAC、电压比较器和时序控制模块构成.通过激励信号配置DAC单元,使该PUF电路无需更换硬件便可实现输出密钥的变化.在TSMC-LP 65nm CMOS工艺下采用全定制方式进行版图设计,面积为72.4μm×87.8μm.实验结果表明该PUF电路唯一性高,且在不同温度(-40~125℃)和电压(1.08~1.32V)下随机性和可靠性分别大于99.1%和97.8%,可广泛应用于信息安全领域.     

基于FPGA的新型强弱混合型PUF电路设计

物理不可克隆函数(PUF,physically unclonable function)通过提取芯片制造过程中无法避免引入的工艺偏差,可产生具有随机性、唯一性和防篡改特性的特征密钥.通过对PUF电路结构和工作原理的研究,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA,field-programmable gate array)...     

基于离散三值粒子群算法的MPRM电路面积优化

Having the advantage of simplicity,robustness and low computational costs,the particle swarm optimization (PSO) algorithm is a powerful evolutionary computation tool for synthesis and optimization of ReedMuller logic based circuits.Exploring discrete PSO and probabilistic transition rules,the discrete ternary particle swarm optimization(DTPSO) is proposed for mixed polarity Reed-Muller(MPRM) circuits.According to the characteristics of mixed polarity OR/XNOR expression,a tabular technique is improved,and it is applied in the polarity conversion of MPRM functions.DTPSO is introduced to search the best polarity for an area of MPRM circuits by building parameter mapping relationships between particles and polarities.The computational results show that the proposed DTPSO outperforms the reported method using maxterm conversion starting from POS Boolean functions.The average saving in the number of terms is about 11.5%;the algorithm is quite efficient in terms of CPU time and achieves 12.2%improvement on average.     

基于XNOR/OR逻辑的低功耗最佳极性搜索

 本文通过对XNOR/OR逻辑表达式、信号概率传递算法和极性转换算法的研究,提出了一种基于XNOR/OR逻辑的低功耗最佳极性搜索算法.由于算法所用的成本函数包含功耗和面积两方面因素,因此能实现功耗和面积的同时优化.通过对10个MCNC Benchmark电路的测试表明,算法对最佳极性的搜索相当有效:与极性0时的XNOR/OR电路相比,算法搜索到的最佳极性所对应的电路,功耗和面积平均节省分别达到68.4％和34.2％.     

基于状态评估的配网巡检与故障定位

针对配电网中电力设备运维方式落后、难以准确掌握配电设备健康状态等问题,提出一套能够准确掌握电力设备运行状态,且运维过程可追溯的配网巡检与故障定位系统.首先,建立系统网络拓扑结构,明确各数据层组成和作用;其次,将各业务系统进行有效集成,共享系统数据,提升模块间协同能力;再次,采用状态评估技术获取配电设备健康状态,确定设备...     

基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计

针对基于表面肌电信号 (Surface electromyography, sEMG) 的人体肢体运动估计建模困难的问题, 提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络 (Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net), 来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提高肢体运动估计精度的目的. 首先, 设计深度神经网络从sEMG数据中学习肢体运动状态与sEMG量测之间的映射关系和噪声统计特性. 其次, 采用渐进量测更新方法对先验状态估计进行修正, 减小运动估计的线性化误差, 提高PUKF-net模型的稳定性. 通过结合深度神经网络和渐进卡尔曼滤波的优势, 使得PUKF-net具有良好的模型适应性和抗噪能力. 最后, 设计基于sEMG的人体肢体运动估计实验, 验证了PUKF-net模型的有效性. 相较于长短期记忆网络 (Long short-term memory, LSTM) 和其他卡尔曼滤波网络, PUKF-net在肢体运动估计中的均方根误差 (Root mean square error, RMSE) 下降了14.9%, 相关系数R2提高了5.1%.     

基于多级协同混淆的硬件IP核安全防护设计

传统硬件混淆从物理级、逻辑级、行为级等进行单层次混淆,没有发挥多级协同优势,存在安全隐患。该文通过对物理版图、电路逻辑和状态跳变行为的关系研究,提出多级协同混淆的硬件IP核防护方法。该方案首先在自下而上协同混淆中,采用虚拟孔设计版图级伪装门的方式进行物理-逻辑级混淆,采用过孔型物理不可克隆函数(PUF)控制状态跳变的方式实现物理-行为级混淆;然后,在自上而下协同混淆中,利用密钥控制密钥门进行行为-逻辑级混淆,利用并行-支路混淆线的方法完成行为-物理级混淆;最后提出混淆电路在网表的替换机制,设计物理-逻辑-行为的3级协同混淆,实现多级协同混淆的IP核安全防护。ISCAS-89基准电路测试结果表明,在TSMC 65 nm工艺下,多级协同混淆IP核在较大规模测试电路中的面积开销占比平均为11.7%,功耗开销占比平均为5.1%,正确密钥和错误密钥下的寄存器翻转差异低于10%,所提混淆方案可有效抵御暴力攻击、逆向工程、SAT等攻击。