Physically unclonable function using initial waveform of ring oscillators on 65 nm CMOS technology
使用环形振荡器（RO）的硅物理不可克隆功能（PUF）具有易于在专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）两者中应用的优点。在这里，我们提供了一个RO-PUF使用基于65 nm CMOS技术的RO的初始波形。与传统的RO-PUF相比，RO的数量大大减少，并且生成ID所需的时间在几个系统时钟内。
2017-02-10 cs.AR cs.CR
Direct laser printing of high-resolution physically unclonable anti-counterfeit labels
安全标签结合了简单的结构颜色读出和物理不可克隆的单向函数（PUF）方法，为打击伪造适销产品提供了有前途的策略。在这里，我们证明直接飞秒激光打印，一个简单的和可扩展的技术，用于制造高分辨率（每英寸12500点）和耐用的PUF标签，具有相当大的编码容量为10 $^{895}$和一个简单的无光谱光学信号读出。所提出的标签由激光打印的等离子体纳米结构组成，其表现出独特的光散射行为和不可克隆的3D几何形状。纳米结构几何形状在其逐点印刷过程中的不可控随机变化导致每个激光印刷“像素”的散射颜色的随机和宽带变化，使得激光印刷图案独特且适合于PUF标记。
2022-03-16 cs.CR physics.optics
Reconfigurable Integrated Optical Interferometer Network-Based Physically Unclonable Function
在这篇文章中，我们描述了一个大型的集成线性光学器件的马赫-曾德尔干涉仪的特点，并描述了其潜在的使用作为一个物理不可克隆的功能。我们建议，任何可调干涉装置的实际规模将本质上是不可克隆的，并将具有固有的随机性，可以用于许多实际应用。测试中的设备具有作为通用光子操纵工具的附加用例，具有基于我们原型的实验结果的各种应用。一旦我们的可调干涉仪设备被设置为作为物理不可克隆功能工作，我们发现有大约6.85x10E35个挑战-响应对，其中每个挑战可以通过调整干涉仪阵列来快速重新配置以用于后续挑战。
2020-12-18 cs.CR physics.optics quant-ph
Physically Unclonable Functions for Secure IoT Authentication and Hardware-Anchored AI Model Integrity
Department of Electrical and Computer Science, Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学电气与计算机科学系）
本文综述了用于AI赋能物联网系统的硬件根信任机制，比较了TPM、PUFs、混合容器感知硬件根信任等方法，指出PUFs和混合信任锚在大规模AI物联网系统中具有平衡的前景，而软件-only方法在对抗和物理暴露环境中不足。
2026-04-23 cs.CR
Physically Unclonable Functions and AI: Two Decades of Marriage
Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院）
本章旨在建立人工智能（AI）和硬件安全之间的关系。人工智能和软件安全之间的这种联系已经在相关文献中得到了证实和充分的审查。这里的主要重点是探索从AI借用的方法来评估硬件原语的安全性，即物理不可克隆函数（PUF），它已在加密协议中找到应用，例如，认证和密钥生成。为此设计的方法和程序进行了进一步的讨论。此外，通过回顾应用人工智能技术设计的PUF，我们可以深入了解该领域未来的研究方向。
2021-02-11 cs.AI cs.CR cs.LG
Hybrid Boolean Networks as Physically Unclonable Functions
我们介绍了一个物理不可克隆功能（PUF）的基础上，称为混合布尔网络（HBN）的超快速混沌网络上实现的现场可编程门阵列。该网络由$N$耦合异步逻辑门组成，在亚纳秒时间尺度上显示动态，通过在瞬态混沌期间放大小的制造变化来充当“数字指纹”。与其他PUF设计相比，我们使用$N$ -位每个挑战，并获得$N$ -位每个响应，通过考虑挑战的初始状态的$N$ -节点网络和响应的状态捕获在随后的混沌瞬态。我们发现，混沌的存在放大了冻结的随机性，由于制造的差异和可提取的熵约为最大的$N2^{N}$位的$50\%$。我们得到PUF的唯一性和可靠性指标$μ_{inter}$ = 0.40 $\pm$ 0.01和$μ_{intra}$ = 0.05 $\pm$ 0.00，分别为$N=256$网络。这些度量对应于每个响应102.4比特的预期汉明距离。此外，丢弃噪声比特的简单的樱桃挑选方案产生$μ_{intra} < 0.01$，同时仍然保留$\sim200$比特/响应（对应于$\sim80$比特/响应的汉明距离）。除了表征的唯一性和可靠性，我们证明了超指数缩放的熵高达$N=512$，并证明了PUFmeter，最近的PUF分析工具，是无法模拟我们的PUF。最后，我们描述了HBN-PUF的温度变化，并提出了未来的改进。
2021-04-06 cs.CR
A formal definition and a new security mechanism of physical unclonable functions
精确地定义了“物理不可克隆功能”（PUF）的一般含义的特征新颖性，以便为安全评估和新安全机制的建议提供坚实的基础。PUF被定义为硬件设备，其实现具有随其自变量而改变的输出值的物理功能。PUF可以是可克隆的，但安全PUF必须是不可克隆的。PUF的这种所提出的含义从“常规不可克隆函数”、“物理混淆密钥”、“随机数生成器”、“受控PUF”和“强PUF”的密切相关的概念中清晰地描绘出来。一个系统的安全性评估的PUF所提出的正式定义的结构进行了概述。根据我们的定义，实际上所有当前和新颖的物理（但不是常规的）不可克隆的物理功能都是PUF。因此，所提出的定义抓住了关于什么是PUF的现有直觉，并且保持足够的灵活性以包含进一步的研究。在第二部分中，我们定量地描述了两类PUF安全机制，标准的，基于最小的秘密读出时间，和一个新的，基于挑战相关的擦除存储的信息。新的机制被证明允许在原则上的“量子PUF”的建设，这是绝对安全的，而不需要存储的指数大的秘密。在数学上和物理上不可克隆的PUF的构造原则上不违背物理定律。
2012-04-04 cs.CR
A Photonic Physically Unclonable Function's Resilience to Multiple-Valued Machine Learning Attacks
Darwin Deason Institute for Cyber Security（达尔文·迪森网络安全研究所）；Southern Methodist University（南卫理公会大学）；Anametric, Inc.（阿纳梅特里克公司）
本文评估一种光子 PUF 抵御多值逻辑机器学习攻击的能力，发现约需 1,000 个 CRP 才能优于随机预测，从而证明其安全性。
2024-03-02 cs.CR cs.LG
Exposing Vulnerabilities in Counterfeit Prevention Systems Utilizing Physically Unclonable Surface Features
本文揭示了基于纸张PUF的防伪系统在物理和数字领域的漏洞，并设计了攻击方法以破坏认证过程，强调了对可靠防伪技术的安全防护需求。
2025-12-09 cs.CR eess.SP
InterPUF: Distributed Authentication via Physically Unclonable Functions and Multi-party Computation for Reconfigurable Interposers
University of Central Florida（中佛罗里达大学）；Louisiana State University（路易斯安那州立大学）
InterPUF通过物理不可克隆函数和多方计算实现分布式认证，为可重构互插件提供安全且高效的认证方案。
2026-01-16 cs.AR cs.CR
Machine Learning Resistant Amorphous Silicon Physically Unclonable Functions (PUFs)
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
本研究探讨了非线性波混沌非晶硅腔体作为物理不可克隆函数，发现深度神经网络攻击效果最好但仍无法完全破解，且其抗机器学习能力与非线性响应强度直接相关。
2024-02-05 cs.CR cs.LG physics.app-ph
SRAM-based Physically Unclonable Function using Lightweight Hamming-Code Fuzzy Extractor for Energy Harvesting Beat Sensors
本文针对无电池能量收集beat传感器缺乏安全机制的问题，提出一种结合高可靠性比特选择算法与轻量级纠错码的SRAM物理不可克隆函数，在STM32微控制器上实现了可靠的安全密钥生成与数据保护。
2025-08-10 cs.CR cs.SY eess.SY
A Self-Regulated and Reconfigurable CMOS Physically Unclonable Function Featuring Zero-Overhead Stabilization
本文提出了一种可重构的物理不可克隆功能（PUF）的设计，采用65纳米CMOS工艺制造。基于亚阈值反相器的静态PUF单元在每比特0.062 fJ的核心能量效率下实现0.3%的原生误比特率（BER）。灵活的原生晶体管电压调节方案实现了低开销电源调节，线路灵敏度为6 mV/V，使PUF能够抵抗电压变化。此外，PUF单元被设计为可重新配置，没有面积开销，这使得稳定性没有芯片上的冗余。由于高度稳定和自调节的PUF单元和零开销稳定方案，在重新配置后获得0.00182%的本机BER。在-55 °C至125 °C的军用级温度范围和0.7 V至1.4 V的电源电压变化范围内，所提出的设计显示出0.12%/10 °C和0.057%/0.1 V的位误差。此外，不稳定的位可以通过在注册期间扫描体偏置而不是温度来检测，从而显著降低测试成本。最后但并非最不重要的是，原型表现出几乎理想的唯一性和随机性，平均管芯间汉明距离（HD）为0.4998，管芯间/管芯内HD间隔为1020倍。它还通过了NIST 800-22和800- 90 B随机性测试。
2021-07-07 cs.CR eess.SP
Fortifying Vehicular Security Through Low Overhead Physically Unclonable Functions
在车辆内部，控制器局域网（CAN）允许负责控制各种子系统的电子控制单元（ECU）之间的有效通信。CAN协议的设计并不包括对安全通信的大量支持。如此多的关键系统可以通过不安全的通信网络访问，这一事实提出了一个主要的安全问题。由于单个ECU可用的资源有限，以及与添加必要的硬件以支持任何额外的安全操作而不会过度降低标准通信性能相关的成本，因此将安全功能添加到CAN是困难的。替换协议是另一种选择，但它会遇到许多相同的问题。随着汽车继续采用智能功能，安全性的缺乏变得更加令人担忧。智能车辆具有多种通信接口，攻击者可以利用这些接口来访问网络。在这项工作中，我们提出了一个安全框架，是基于物理不可克隆功能（PUF）和轻量级密码（LWC）。该框架不需要对标准CAN协议进行任何修改，同时还最大限度地减少了其操作所需的额外消息开销。在我们提出的框架的改进结果在操作过程中必须发送的CAN帧的数量大幅减少。例如，对于具有20个ECU的系统，我们提出的框架仅需要现有方法所需的CAN帧数量的6.5%即可成功验证每个ECU。
2021-06-05 cs.AR cs.CR
ASCH-PUF: A "Zero" Bit Error Rate CMOS Physically Unclonable Function with Dual-Mode Low-Cost Stabilization
本文提出 ASCH 稳定化技术，通过自动自检与修复消除不稳定 PUF 单元，在宽温宽压下实现“零”误码率，并显著降低 ECC 与注册成本。
2023-07-11 cs.CR
Toward Physically Unclonable Functions from Plasmonics-Enhanced Silicon Disc Resonators
无处不在的数字化趋势使得许多相关的恶意活动成为可能，从数据盗窃到业务中断，伪造设备和身份欺诈等。因此，必须实施安全方案，并确保电子电路的可靠性和可信性。为此，物理不可克隆功能（PUF）的概念已在21世纪初建立。然而，大多数PUF最终，至少部分地，没有达到他们的承诺，这是不可预测性，不可克隆性，唯一性，可重复性和篡改弹性。这是因为大多数PUF直接利用底层的微电子器件，但这种内在的随机性可能是有限的，因此可以预测，特别是通过机器学习。相比之下，光学PUFs仍然被认为是有前途的-它们可以通过使用某种“光学令牌”，独立于微电子技术，获得强大的、难以预测的随机性。“在这里，我们提出了一个等离子体增强光学PUF的新概念，简称peo-PUF。对于第一次，我们利用两个高度非线性现象结合的建设：（i）在硅盘谐振器中的光传播，和（ii）表面等离子体所产生的纳米粒子随机排列在谐振器的顶部。我们详细阐述了物理现象，提供模拟结果，并进行安全分析的peo-PUF的安全密钥生成和认证。这项研究突出了peo-PUFs的良好潜力，我们未来的工作是专注于此类PUFs的制造和表征。
2019-06-17 cs.CR physics.app-ph physics.optics
Highly-Secure Physically Unclonable Cryptographic Primitives Using Nonlinear Conductance and Analog State Tuning in Memristive Crossbar Arrays
快速扩展的硬件固有安全原语旨在解决信息技术时代大规模互联世界的重大安全挑战。这种原语的主要思想是在电子硬件中采用实例特定的过程引起的变化作为加密数据的源。在新兴技术中，忆阻器件由于其操作中的潜在随机性而为安全应用提供了独特的机会。在这里，我们报告了一个强大的，密集的，和可重构的物理不可克隆功能原语的基础上的三维无源金属氧化物忆阻交叉开关电路的原型，通过积极利用工艺引起的变化，在设备的非线性I-V和模拟调谐。我们首先表征安全基元的基本构建块的安全指标的基础上，与单片集成的10 × 10 250纳米半间距忆阻交叉开关电路的两层堆栈。实验结果表明，在总共约697，000个64位响应中的6，000个随机样本上测量的平均均匀性和扩散性接近理想的50%，两个指标的标准偏差为5%。通过重新调整同一交叉杆内交叉点器件的电导，在较小样本上评估的唯一性也接近理想的50% +/-1%，而在+/-20%电源变化下，在30天窗口内测量的最小位出错率（即可靠性的倒数）为~ 1.5% +/-1%。然后，我们利用基本块的多个实例来展示具有10位隐藏挑战生成的物理不可克隆功能原语，该挑战生成编码超过10^19个挑战响应对，并且具有可比的均匀性、扩散性和位出错率。
2016-11-23 cond-mat.other cs.CR cs.ET
Noise-limited secret key agreement with twin optical physically unclonable functions
Institute of Electronic Structure & Laser (IESL), FORTH（电子结构与激光研究所（IESL），FORTH）；Center for Quantum Science & Technologies (FORTH-QuTech)（量子科学与技术中心（FORTH-QuTech））
研究利用孪生光学指纹作为密钥生成与分发的硬件平台，考虑相关光学PUF对，开发密钥协商协议，量化信息泄露，给出密钥长度下限，探讨其在量子密钥分发网络中的应用。
2026-07-07 cs.CR physics.optics quant-ph
A ReRAM Physically Unclonable Function (ReRAM PUF)-based Approach to Enhance Authentication Security in Software Defined Wireless Networks
物联网（IoT）网络中连接到互联网的无处不在的无线设备的数量呈指数级增长，这突出了在软件定义无线联网（SDWN）下的这种大规模网络中对数据流管理的新范例的需要。物联网设备可用的有限功率和计算能力以及SDWN中的集中式管理和决策方法为网络带来了一系列全新的安全威胁。特别地，SDWN中的控制器和转发设备之间的认证机制是保密性和完整性方面的关键挑战。传统的认证协议的基础上公钥基础设施（PKI），不再足以为这些网络考虑的大规模和异构性的性质，以及他们的部署成本，和安全漏洞，由于密钥分配和存储。我们提出了一种新的安全协议的基础上物理不可克隆功能（PUF）被称为硬件安全原语，以提高认证安全的SDWN。在这种方法中，数字PUF是使用嵌入在大多数物联网设备中的电阻随机存取存储器（ReRAM）纳米材料的固有随机性开发的，以实现这些网络中的安全认证和访问控制。这些PUF是基于一种新颖的多状态方法开发的，其中预测由于环境中的物理变化而导致的自然漂移，以减少在不同情况下测试的PUF的挑战-响应对中的潜在错误。我们还提出了一个基于PUF的PKI协议来保护SDWN中的控制器。在实验结果中评估了所开发的基于ReRAM的PUF的性能。
2017-12-21 cs.CR cs.NI
Designing a Photonic Physically Unclonable Function Having Resilience to Machine Learning Attacks
本文针对光子集成电路PUF，构建计算模型生成训练数据集，分析其对机器学习攻击的鲁棒性，发现其输出分布类似均匀白噪声，从而对神经网络和生成对抗网络攻击表现出较强抵抗能力。
2024-04-03 cs.CR physics.optics
Digitally Mutating NV-FPGAs into Physically Clone-Resistant Units
秘密未知密码（SUC）的概念是在十年前作为一个新的有远见的概念引入的，没有设计实际的现实世界的例子。这项工作的主要贡献是展示了在非易失性FPGA环境中的物理安全应用的“自变异”未知密码模块的可行性。然后，突变的设备可以充当抗克隆的物理单元。突变的不可预测的物理-数字模块代表了传统模拟物理不可克隆功能（PUF）的一致且低成本的物理身份替代方案。PUF是在二十年前作为不可克隆的模拟物理身份引入的，其相对复杂并且遭受操作不一致性。我们提出了一种新颖而实用的SUC创建技术的基础上，在FPGA的预编译密码布局模板。设计的比特流操纵器作为“突变发生器”，在不违反FPGA设计规则的情况下随机操纵比特流。针对非易失性FPGA结构，提出了两种大规模密码类（类大小大于$2^{1000}$），并对其结构进行了优化设计。密码变异过程是通过参考FPGA内部的真随机数发生器（TRNG）进行的一个简单的随机未知密码选择。对所提出的密码的安全级别和质量进行了评估。所达到的安全级别是可扩展的，甚至适用于后量子密码学。硬件和软件的复杂性所创建的SUCs实验原型在一个真正的现场FPGA技术，显示非常有前途的结果。
2019-08-11 cs.CR
A Survey on Physical Unclonable Function (PUF)-based Security Solutions for Internet of Things
物联网在未来智能城市、智能交通系统等领域的广泛应用，代表了几种具有经济、环境和社会影响的安全攻击的蓬勃发展。本文综述了新兴物联网网络的安全挑战，并讨论了物联网网络中不同领域的一些攻击及其对策。物联网网络的大多数传统解决方案都是从通信网络中采用的，同时注意到物联网网络的特殊性，例如节点数量，异构性和节点资源有限，这些传统的安全方法是不够的。在大规模IoT中利用常见的基于秘密密钥的密码方法的一个挑战是秘密密钥生成、分发和存储以及保护这些秘密密钥免受物理攻击的问题。物理不可克隆功能（PUF）可以用作IoT中的标识和认证的可能硬件补救。由于PUF提取了独特的硬件特征，因此它们潜在地为秘密密钥生成提供了负担得起且实用的解决方案。然而，几个障碍限制了PUF用于密钥生成目的的应用。我们讨论了基于PUF的密钥生成方法的优点，我们提出了一个国家的最先进的技术在这一领域的调查。我们还提出了一种基于PUF的概念验证解决方案，用于使用嵌入在物联网中的电阻式随机存取存储器（ReRAM）生成秘密密钥。
2020-10-12 cs.CR
Reconfigurable Physical Unclonable Function based on SOT-MRAM Chips
本文提出基于SOT-MRAM芯片的双脉冲重构策略，实现可重构物理不可克隆函数在宽温度范围内的实时重构，无需复杂动态反馈，为物联网安全奠定基础。
2025-09-25 cs.CR physics.app-ph
Physical Unclonable Functions using speckle patterns of perfect optical vortices
由于光的固有物理性质和它所要求的精度，加密技术在光学系统（如全息术）中实现时表现出很大的安全性。然而，这样的系统在各种密码分析攻击下的数字实现期间已被证明是脆弱的。其主要原因之一是安全密钥的可预测性质（即，模拟的随机密钥）。为了缓解，在这项工作中，我们提出了一个物理不可克隆功能（PUF），用于产生一个强大的安全密钥的数字加密系统。要注意的是，利用散射的理想光涡旋（optical vortex，Vortex）光束的关联函数来生成加密密钥。据我们所知，这是第一个报告，正确地利用散射光在光学加密系统。为了验证所生成的密钥，标准光学加密系统之一，采用双随机相位编码。实验和仿真结果验证了该方法是一种有效的数字密钥生成方法。
2021-09-28 cs.CR physics.optics
Lattice PUF: A Strong Physical Unclonable Function Provably Secure against Machine Learning Attacks
我们提出了一个强大的物理不可克隆功能（PUF）可证明安全的机器学习（ML）攻击与经典和量子计算机。其安全性源于学习公钥密码系统解密函数的密码难度。我们设计的计算机实现了带错误学习（LWE）密码系统的解密功能。由于LWE与格点问题的基本联系，我们称这种构造为格点PUF。使用物理混淆密钥（POK）、LWE解密功能块和作为伪随机数生成器的线性反馈移位寄存器（LFSR）来构造格型PUF。POK提供LWE解密功能的秘密密钥;其稳定性由模糊提取器（FE）保证。为了减少挑战的大小，我们利用分布松弛的空间有效的LWE。这只允许一个小的挑战种子与LFSR生成的全长挑战一起传输，从而将通信成本降低了100倍。为了防止主动质询操纵攻击，自递增计数器被嵌入质询种子中。我们在Spartan 6 FPGA上使用2^136个挑战-响应对（CRP）对晶格PUF进行原型化，这需要45个片用于PUF逻辑本身，233个片用于FE。基于模拟的评价显示均匀性的平均值（std）为49.98%（1.58%），唯一性为50.00%（1.58%），可靠性为1.26%（2.88%）。LWE具体硬度估计器保证了对格PUF的成功ML攻击将需要不可行的2^128个CPU操作。使用了几类经验ML攻击，包括支持向量机、逻辑回归和深度神经网络：在所有攻击中，在100万次训练CRP后，预测误差保持在49.76%以上。
2020-06-16 cs.CR
When Physical Unclonable Function Meets Biometrics
San Jose State University（圣何塞州立大学）
随着新冠肺炎疫情席卷全球，医疗体系正在重塑，电子医疗概念更有可能被接受。可穿戴设备通常携带来自用户的敏感信息，这些信息暴露于安全和隐私风险。此外，用户一直担心在制造过程和供应商存储之间被假冒。因此，不仅保护个人数据正在成为一项重要义务，而且设备验证也是另一项挑战。为了解决生物特征认证和物理不可克隆功能（PUF）需要到位，以减轻用户的安全性和隐私。在生物识别模态中，基于心电图（ECG）的生物识别已经变得流行，因为它可以认证患者并监测患者的生命体征。然而，研究人员最近开始研究ECG生物识别系统的漏洞，并试图解决欺骗问题。此外，大多数可穿戴设备都配有CPU和内存。因此，基于易失性存储器（NVM）的PUF可以容易地放置在设备中以避免伪造。然而，许多研究对PUFs的不可克隆性提出了挑战。因此，对这些攻击进行仔细研究应足以满足这一需要。在本文中，我们的目的是提供一个全面的研究国家的最先进的发展论文的基础上，生物识别技术使硬件安全。
2020-12-14 cs.CR cs.CV
New Family of Stream Ciphers as Physically Clone-Resistant VLSI-Structures
提出了一个新的大类$2^{100}$可能流密码作为密钥流生成器KSG。样本密码结构概念是基于随机选择一组16个最大周期非线性反馈移位寄存器（NLFSR）。非线性组合函数合并16个所选序列。具有223比特的总状态大小的所有结果流密码被设计为具有相同的安全级别，并且具有超过$2^{81}$的线性复杂度和超过$2^{161}$的周期。通过从该类$2^{100}$密码中选择一个密码随机创建秘密未知密码（SUC）。SUC概念是最近提出的一种物理安全锚，以克服传统模拟物理不可克隆功能（PUF）的缺点。这样的未知密码可以在片上系统SoC非易失性FPGA设备内永久地自创建，以用作数字克隆抗性结构。此外，在开放网络中提出了一种轻量级识别协议，用于在FPGA设备中物理识别这种SUC结构。所提出的新的家庭可能会为轻量级实现的克隆抗身份在未来的自我重新配置的SoC非易失性FPGA。这种自重构FPGA有望在不久的将来出现在智能VLSI系统中。所得到的抗克隆结构的安全性分析和硬件复杂性进行了评估，并显示出可扩展的安全级别，即使是后量子密码学。
2019-01-19 cs.CR
Now Let's Make It Physical: Enabling Physically Trusted Certificate Issuance for Keyless Security in CAs
针对CA密钥易因人为失误泄露的难题，提出基于PUF的Armored Core方案，实现无密钥证书颁发，搭配PUF透明度监控机制，集成到真实系统后性能提升且开销极低。
2025-01-13 cs.CR
A 0.16pJ/bit Recurrent Neural Network Based PUF for Enhanced Machine Learning Atack Resistance
物理不可克隆功能（PUF）电路由于物联网设备的日益普及而得到广泛使用。然而，现有的强PUF（例如，仲裁器PUF（APUF））及其组合容易受到机器学习（ML）攻击，因为挑战-响应对具有线性关系。在本文中，我们提出了一种递归神经网络PUF（RNN-PUF），它使用反馈和XOR函数的组合来显着提高对ML攻击的抵抗力，而不会显着降低可靠性。通过使用具有偏移消除的共享比较器来消除偏置并节省功率，也部分地减少了ML攻击。从仿真结果来看，我们获得了62%的ML攻击准确率为不同的ML算法，而可靠性保持在93%以上。这意味着我们的品质因数提高了33.5%。功耗估计为12.3uW，能量/位约为0.16pJ。
2018-12-13 cs.CR
What Physical Layer Security Can Do for 6G Security
虽然现有的安全协议是以核心网为重点设计的，但增强B5G接入网的安全性变得至关重要。尽管5G安全协议在LTE方面得到了加强，但仍然存在尚未完全解决的开放问题。这项工作的前提是，从物理层开始重新思考自自底向上的的安全设计不仅在6G中可行，而且重要的是，它是克服新用例中安全障碍的有效方法，特别是大规模机器类型通信（mMTC），超可靠低延迟通信（URLLC）和自主网络物理系统。与现有的综述论文不同，这些论文将物理层安全性与密码学正交处理，我们将尝试提供一些关于底层连接的见解。讨论了许多实际问题，我们将提出一个全面的审查，在国家的最先进的i）秘密密钥生成从共享的随机性，ii）窃听信道和基本限制，iii）认证的设备使用物理不可克隆功能（PUF），本地化和多因素认证，以及，iv）在物理层的干扰攻击。最后，我们总结了提议者对超连接和语义通信时代的6G安全前景的期望。
2022-12-01 cs.CR
RFID Security Using Lightweight Mutual Authentication And Ownership Transfer Protocol
近年来，射频识别技术已进入主流应用，有助于加快制成品和材料的处理。RFID标签分为两类：有源和无源。有源标签需要一个电源，这就是为什么它的成本高于无源标签。然而，低成本的RFID标签在安全性和隐私性方面面临着新的挑战。一些解决方案利用昂贵的加密原语，例如散列或加密函数，并且一些轻量级方法已被报告为不安全。本文描述了一个轻量级的相互认证和所有权转移协议，利用最低限度的密码使用物理不可克隆功能（PUF）和线性反馈移位寄存器（LFSR）。PUF和LFSR在硬件上非常有效，特别适合于低成本的RFID标签。为了在低成本RFID标签中发挥安全性，最小门要求是2000个门。使用PUF和LFSR函数实现安全协议仅需要大约800个门。在本文中，它解释了我们如何可以认证和低成本的RFID标签的所有权安全地使用LFSR和PUF相比，现有的解决方案的基础上哈希函数。
2012-07-11 cs.CR
Nanoelectromechanical Systems (NEMS) for Hardware Security in Advanced Packaging
University of Florida（佛罗里达大学）
本文提出纳机电系统（NEMS）作为硬件安全原语，利用物理不可克隆函数、形状记忆材料等机制，实现设备级物理保证、篡改检测和认证，具有抗逆向工程和低功耗优势。
2026-06-26 cs.AR cs.CR eess.IV
Quantifying Memory Cells Vulnerability for DRAM Security
National University of Singapore（新加坡国立大学）；University of Sheffield（谢菲尔德大学）；Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；Wiznet
本文提出一个量化内存单元电路框架，用于直接建模DRAM的物理电荷泄漏和干扰路径，评估其在挥发性、完整性及保密性方面的安全特性。
2026-03-19 cs.CR
PUF for the Commons: Enhancing Embedded Security on the OS Level
本文提出将物理不可克隆函数（PUFs）集成到支持约250个平台的物联网操作系统RIOT中，利用未初始化SRAM作为设备数字指纹，基于700多个真实老化节点的测量量化偏差与老化效应，实验证明其能提供256位随机种子和128位密钥安全性，显著增强了低端IoT设备的安全性。
2023-08-01 cs.CR
Memory-based Combination PUFs for Device Authentication in Embedded Systems
嵌入式系统在推动物联网（IoT）在医疗保健、家庭自动化、交通运输等应用领域的发展方面发挥着至关重要的作用。然而，嵌入式系统日益增加的网络连接特性，加上其访问潜在敏感/机密信息的能力，引发了许多安全和隐私问题。另一个挑战是这些设备中假冒组件的数量越来越多，导致严重的可靠性和财务影响。物理不可克隆功能（PUF）是一种有前途的安全原语，有助于解决这些问题。基于存储器的PUF是特别有吸引力的，因为它们需要最少的或不需要额外的硬件来进行操作。然而，当前基于存储器的PUF仅利用单个存储器技术来构造PUF，这具有若干缺点，包括使它们容易受到安全攻击。在本文中，我们提出了一种新的基于存储器的组合PUF的设计，智能地结合了两种存储器技术，SRAM和DRAM，以克服这些缺点。所提出的组合PUF具有高熵，支持大量的挑战-响应对，并且本质上是可重构的。我们已经实现了建议的组合PUF使用Terrace TR 4 -230 FPGA板和几个现成的SRAM和DRAM。实验结果表明，与当前基于存储器的PUF相比，该方法有了很大的改进，包括抵抗各种攻击的能力。在宽温度范围（20 - 60度）内进行广泛的认证测试。摄氏度）和加速老化（12个月）证明了所提出的设计的稳健性，在这些参数范围内实现了100%的真阳性率和0%的假阳性率。
2017-12-05 cs.CR
Physical and Mechatronic Security, Technologies and Future Trends for Vehicular Environment
克隆大批量产品的零部件和实体是汽车行业一个古老而严重的未解决问题。除了专有技术的损失和知识产权盗窃以及安全威胁之外，经济损失在各个方面都是巨大的。本报告概述了过去二十年来生产抗克隆电子单元的传统技术水平。一项调查试图证明迄今为止已知的物理不可克隆功能PUF的技术，显示其优点和缺点。在不久的将来，在车辆环境中制造机电一体化安全的必要性正在成为新的汽车安全法规（法律法规）的重要要求。汽车行业正面临着生产低成本和高度安全的网络化汽车系统的挑战。新兴的网络化智能交通环境正在提供新的安全服务，同时也在高度网络化的世界中创造了新的需求和威胁。汽车安全性迫切需要接近汽车作为现代智能生活环境中主要移动行为体的强大生物安全性水平。可能的新兴技术，允许嵌入实际的机电一体化安全模块作为一种低成本的数字替代品。这种抗数字克隆的机电一体化单元（如电子控制单元ECU）可能在不久的将来成为汽车环境的智能安全锚。第一个有希望的初步结果。
2018-05-19 cs.CR
Hardware Design and Security in the Era of Chiplets and LLMs
NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院）
本文针对小芯片与LLM时代的硬件安全问题，分析了小芯片系统及LLM驱动EDA流水线的各类攻击，提出基于2.5D拆分制造与主动中介层的防御方法，还探讨了LLM对硬件安全的推动作用。
2026-08-06 cs.AI cs.AR cs.CR
Understanding the Security Landscape of Embedded Non-Volatile Memories: A Comprehensive Survey
本文综合调查嵌入式非易失性存储器的安全格局，从架构角度分析漏洞成因，回顾安全原语与逻辑混淆技术，并探讨物理及逻辑威胁，最后展示出版趋势以反映研究动态。
2025-05-22 cs.CR cs.ET
Survey of Security Issues in Memristor-based Machine Learning Accelerators for RF Analysis
本文综述了结合忆阻器与CMOS的射频机器学习加速器所面临的安全问题，提出供应链、物理攻击和远程攻击三类威胁模型，并总结了利用忆阻器与ML特性构建的防御机制及未来研究方向。
2023-12-01 cs.CR cs.SY eess.SY
