153 research outputs found

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    In this thesis, we focus on Physically Unclonable Functions (PUFs), which are expected as one of the most promising cryptographic primitives for secure chip authentication. Generally, PUFbased authentication is achieved by two approaches: (A) using a PUF itself, which has multiple challenge (input) and response (output) pairs, or (B) using a cryptographic function, the secret key of which is generated from a PUF with a single challenge-response pair (CRP). We contribute to:(1) evaluate the security of Approach (A), and (2) improve the security of Approach (B). (1) Arbiter-based PUFs were the most feasible type of PUFs, which was used to construct Approach (A). However, Arbiter-based PUFs have a vulnerability; if an attacker knows some CRPs, she/he can predict the remaining unknown CRPs with high probability. Bistable Ring PUF (BR-PUF) was proposed as an alternative, but has not been evaluated by third parties. In this thesis, in order to construct Approach (A) securely, we evaluate the difficulty of predicting responses of a BR-PUF experimentally. As a result, the same responses are frequently generated for two challenges with small Hamming distance. Also, particular bits of challenges have a great impact on the responses. In conclusion, BR-PUFs are not suitable for achieving Approach (A)securely. In future work, we should discuss an alternative PUF suitable for secure Approach (A).(2) In order to achieve Approach (B) securely, a secret key ? generated from a PUF response?should have high entropy. We propose a novel method of extracting high entropy from PUF responses. The core idea is to effectively utilize the information on the proportion of ‘1’s including in repeatedly-measured PUF responses. We evaluate its effectiveness by fabricated test chips. As a result, the extracted entropy is about 1.72 times as large as that without the proposed method.Finally, we organize newly gained knowledge in this thesis, and discuss a new application of PUF-based technologies.é›»æ°—é€šäżĄć€§ć­Š201

    Lightweight Digital Hardware Random Number Generators

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    Abstract — Random Number Generator (RNG) plays an essential role in many sensor network systems and applications, such as security and robust communication. We have developed the first digital hardware random number generator (DHRNG). DHRNG has a small footprint and requires ultra-low energy. It uses a new recursive structure that directly targets efficient FPGA implementation. The core idea is to place or extract random values in FPGA configuration bits and randomly connect the building blocks. We present our architecture, introduce accompanying protocols for secure public key communication, and adopt the NIST randomness test on the DHRNG’s output stream. I

    Contributions on using embedded memory circuits as physically unclonable functions considering reliability issues

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    [eng] Moving towards Internet-of-Things (IoT) era, hardware security becomes a crucial research topic, because of the growing demand of electronic products that are remotely connected through networks. Novel hardware security primitives based on manufacturing process variability are proposed to enhance the security of the IoT systems. As a trusted root that provides physical randomness, a physically unclonable function is an essential base for hardware security. SRAM devices are becoming one of the most promising alternatives for the implementation of embedded physical unclonable functions as the start-up value of each bit-cell depends largely on the variability related with the manufacturing process. Not all bit-cells experience the same degree of variability, so it is possible that some cells randomly modify their logical starting value, while others will start-up always at the same value. However, physically unclonable function applications, such as identification and key generation, require more constant logical starting value to assure high reliability in PUF response. For this reason, some kind of post-processing is needed to correct the errors in the PUF response. Unfortunately, those cells that have more constant logic output are difficult to be detected in advance. This work characterizes by simulation the start-up value reproducibility proposing several metrics suitable for reliability estimation during design phases. The aim is to be able to predict by simulation the percentage of cells that will be suitable to be used as PUF generators. We evaluate the metrics results and analyze the start-up values reproducibility considering different external perturbation sources like several power supply ramp up times, previous internal values in the bit-cell, and different temperature scenarios. The characterization metrics can be exploited to estimate the number of suitable SRAM cells for use in PUF implementations that can be expected from a specific SRAM design.[cat] En l’era de la Internet de les coses (IoT), garantir la seguretat del hardware ha esdevingut un tema de recerca crucial, en especial a causa de la creixent demanda de productes electrĂČnics que es connecten remotament a travĂ©s de xarxes. Per millorar la seguretat dels sistemes IoT, s’han proposat noves solucions hardware basades en la variabilitat dels processos de fabricaciĂł. Les funcions fĂ­sicament inclonables (PUF) constitueixen una font fiable d’aleatorietat fĂ­sica i sĂłn una base essencial per a la seguretat hardware. Les memĂČries SRAM s’estan convertint en una de les alternatives mĂ©s prometedores per a la implementaciĂł de funcions fĂ­sicament inclonables encastades. AixĂČ Ă©s aixĂ­ ja que el valor d’encesa de cada una de les cel·les que formen els bits de la memĂČria depĂšn en gran mesura de la variabilitat prĂČpia del procĂ©s de fabricaciĂł. No tots els bits tenen el mateix grau de variabilitat, aixĂ­ que algunes cel·les canvien el seu estat lĂČgic d’encesa de forma aleatĂČria entre enceses, mentre que d’altres sempre assoleixen el mateix valor en totes les enceses. No obstant aixĂČ, les funcions fĂ­sicament inclonables, que s’utilitzen per generar claus d’identificaciĂł, requereixen un valor lĂČgic d’encesa constant per tal d’assegurar una resposta fiable del PUF. Per aquest motiu, normalment es necessita algun tipus de postprocessament per corregir els possibles errors presents en la resposta del PUF. Malauradament, les cel·les que presenten una resposta mĂ©s constant sĂłn difĂ­cils de detectar a priori. Aquest treball caracteritza per simulaciĂł la reproductibilitat del valor d’encesa de cel·les SRAM, i proposa diverses mĂštriques per estimar la fiabilitat de les cel·les durant les fases de disseny de la memĂČria. L'objectiu Ă©s ser capaç de predir per simulaciĂł el percentatge de cel·les que seran adequades per ser utilitzades com PUF. S’avaluen els resultats de diverses mĂštriques i s’analitza la reproductibilitat dels valors d’encesa de les cel·les considerant diverses fonts de pertorbacions externes, com diferents rampes de tensiĂł per a l’encesa, els valors interns emmagatzemats prĂšviament en les cel·les, i diferents temperatures. Es proposa utilitzar aquestes mĂštriques per estimar el nombre de cel·les SRAM adients per ser implementades com a PUF en un disseny d‘SRAM especĂ­fic.[spa] En la era de la Internet de las cosas (IoT), garantizar la seguridad del hardware se ha convertido en un tema de investigaciĂłn crucial, en especial a causa de la creciente demanda de productos electrĂłnicos que se conectan remotamente a travĂ©s de redes. Para mejorar la seguridad de los sistemas IoT, se han propuesto nuevas soluciones hardware basadas en la variabilidad de los procesos de fabricaciĂłn. Las funciones fĂ­sicamente inclonables (PUF) constituyen una fuente fiable de aleatoriedad fĂ­sica y son una base esencial para la seguridad hardware. Las memorias SRAM se estĂĄn convirtiendo en una de las alternativas mĂĄs prometedoras para la implementaciĂłn de funciones fĂ­sicamente inclonables empotradas. Esto es asĂ­, puesto que el valor de encendido de cada una de las celdas que forman los bits de la memoria depende en gran medida de la variabilidad propia del proceso de fabricaciĂłn. No todos los bits tienen el mismo grado de variabilidad. AsĂ­ pues, algunas celdas cambian su estado lĂłgico de encendido de forma aleatoria entre encendidos, mientras que otras siempre adquieren el mismo valor en todos los encendidos. Sin embargo, las funciones fĂ­sicamente inclonables, que se utilizan para generar claves de identificaciĂłn, requieren un valor lĂłgico de encendido constante para asegurar una respuesta fiable del PUF. Por este motivo, normalmente se necesita algĂșn tipo de posprocesado para corregir los posibles errores presentes en la respuesta del PUF. Desafortunadamente, las celdas que presentan una respuesta mĂĄs constante son difĂ­ciles de detectar a priori. Este trabajo caracteriza por simulaciĂłn la reproductibilidad del valor de encendido de celdas SRAM, y propone varias mĂ©tricas para estimar la fiabilidad de las celdas durante las fases de diseño de la memoria. El objetivo es ser capaz de predecir por simulaciĂłn el porcentaje de celdas que serĂĄn adecuadas para ser utilizadas como PUF. Se evalĂșan los resultados de varias mĂ©tricas y se analiza la reproductibilidad de los valores de encendido de las celdas considerando varias fuentes de perturbaciones externas, como diferentes rampas de tensiĂłn para el encendido, los valores internos almacenados previamente en las celdas, y diferentes temperaturas. Se propone utilizar estas mĂ©tricas para estimar el nĂșmero de celdas SRAM adecuadas para ser implementadas como PUF en un diseño de SRAM especĂ­fico

    Printed Electronics-Based Physically Unclonable Functions for Lightweight Security in the Internet of Things

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    Die moderne Gesellschaft strebt mehr denn je nach digitaler KonnektivitĂ€t - ĂŒberall und zu jeder Zeit - was zu Megatrends wie dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) fĂŒhrt. Bereits heute kommunizieren und interagieren „Dinge“ autonom miteinander und werden in Netzwerken verwaltet. In Zukunft werden Menschen, Daten und Dinge miteinander verbunden sein, was auch als Internet von Allem (Internet of Everything, IoE) bezeichnet wird. Milliarden von GerĂ€ten werden in unserer tĂ€glichen Umgebung allgegenwĂ€rtig sein und ĂŒber das Internet in Verbindung stehen. Als aufstrebende Technologie ist die gedruckte Elektronik (Printed Electronics, PE) ein SchlĂŒsselelement fĂŒr das IoE, indem sie neuartige GerĂ€tetypen mit freien Formfaktoren, neuen Materialien auf einer Vielzahl von Substraten mit sich bringt, die flexibel, transparent und biologisch abbaubar sein können. DarĂŒber hinaus ermöglicht PE neue Freiheitsgrade bei der Anpassbarkeit von Schaltkreisen sowie die kostengĂŒnstige und großflĂ€chige Herstellung am Einsatzort. Diese einzigartigen Eigenschaften von PE ergĂ€nzen herkömmliche Technologien auf Siliziumbasis. Additive Fertigungsprozesse ermöglichen die Realisierung von vielen zukunftstrĂ€chtigen Anwendungen wie intelligente Objekte, flexible Displays, Wearables im Gesundheitswesen, umweltfreundliche Elektronik, um einige zu nennen. Aus der Sicht des IoE ist die Integration und Verbindung von Milliarden heterogener GerĂ€te und Systeme eine der grĂ¶ĂŸten zu lösenden Herausforderungen. Komplexe HochleistungsgerĂ€te interagieren mit hochspezialisierten, leichtgewichtigen elektronischen GerĂ€ten, wie z.B. Smartphones mit intelligenten Sensoren. Daten werden in der Regel kontinuierlich gemessen, gespeichert und mit benachbarten GerĂ€ten oder in der Cloud ausgetauscht. Dabei wirft die FĂŒlle an gesammelten und verarbeiteten Daten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit auf. Herkömmliche kryptografische Operationen basieren typischerweise auf deterministischen Algorithmen, die eine hohe Schaltungs- und SystemkomplexitĂ€t erfordern, was sie wiederum fĂŒr viele leichtgewichtige GerĂ€te ungeeignet macht. Es existieren viele Anwendungsbereiche, in denen keine komplexen kryptografischen Operationen erforderlich sind, wie z.B. bei der GerĂ€teidentifikation und -authentifizierung. Dabei hĂ€ngt das Sicherheitslevel hauptsĂ€chlich von der QualitĂ€t der Entropiequelle und der VertrauenswĂŒrdigkeit der abgeleiteten SchlĂŒssel ab. Statistische Eigenschaften wie die Einzigartigkeit (Uniqueness) der SchlĂŒssel sind von großer Bedeutung, um einzelne EntitĂ€ten genau unterscheiden zu können. In den letzten Jahrzehnten hat die Hardware-intrinsische Sicherheit, insbesondere Physically Unclonable Functions (PUFs), eine große Strahlkraft hinsichtlich der Bereitstellung von Sicherheitsfunktionen fĂŒr IoT-GerĂ€te erlangt. PUFs verwenden ihre inhĂ€renten Variationen, um gerĂ€tespezifische eindeutige Kennungen abzuleiten, die mit FingerabdrĂŒcken in der Biometrie vergleichbar sind. Zu den grĂ¶ĂŸten Potenzialen dieser Technologie gehören die Verwendung einer echten Zufallsquelle, die Ableitung von SicherheitsschlĂŒsseln nach Bedarf sowie die inhĂ€rente SchlĂŒsselspeicherung. In Kombination mit den einzigartigen Merkmalen der PE-Technologie werden neue Möglichkeiten eröffnet, um leichtgewichtige elektronische GerĂ€te und Systeme abzusichern. Obwohl PE noch weit davon entfernt ist, so ausgereift und zuverlĂ€ssig wie die Siliziumtechnologie zu sein, wird in dieser Arbeit gezeigt, dass PE-basierte PUFs vielversprechende Sicherheitsprimitiven fĂŒr die SchlĂŒsselgenerierung zur eindeutigen GerĂ€teidentifikation im IoE sind. Dabei befasst sich diese Arbeit in erster Linie mit der Entwicklung, Untersuchung und Bewertung von PE-basierten PUFs, um Sicherheitsfunktionen fĂŒr ressourcenbeschrĂ€nkte gedruckte GerĂ€te und Systeme bereitzustellen. Im ersten Beitrag dieser Arbeit stellen wir das skalierbare, auf gedruckter Elektronik basierende Differential Circuit PUF (DiffC-PUF) Design vor, um sichere SchlĂŒssel fĂŒr Sicherheitsanwendungen fĂŒr ressourcenbeschrĂ€nkte GerĂ€te bereitzustellen. Die DiffC-PUF ist als hybride Systemarchitektur konzipiert, die siliziumbasierte und gedruckte Komponenten enthĂ€lt. Es wird eine eingebettete PUF-Plattform entwickelt, um die Charakterisierung von siliziumbasierten und gedruckten PUF-Cores in großem Maßstab zu ermöglichen. Im zweiten Beitrag dieser Arbeit werden siliziumbasierte PUF-Cores auf Basis diskreter Komponenten hergestellt und statistische Tests unter realistischen Betriebsbedingungen durchgefĂŒhrt. Eine umfassende experimentelle Analyse der PUF-Sicherheitsmetriken wird vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die DiffC-PUF auf Siliziumbasis nahezu ideale Werte fĂŒr die Uniqueness- und Reliability-Metriken aufweist. DarĂŒber hinaus werden die IdentifikationsfĂ€higkeiten der DiffC-PUF untersucht, und es stellte sich heraus, dass zusĂ€tzliches Post-Processing die Identifizierbarkeit des Identifikationssystems weiter verbessern kann. Im dritten Beitrag dieser Arbeit wird zunĂ€chst ein Evaluierungsworkflow zur Simulation von DiffC-PUFs basierend auf gedruckter Elektronik vorgestellt, welche auch als Hybrid-PUFs bezeichnet werden. Hierbei wird eine Python-basierte Simulationsumgebung vorgestellt, welche es ermöglicht, die Eigenschaften und Variationen gedruckter PUF-Cores basierend auf Monte Carlo (MC) Simulationen zu untersuchen. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Sicherheitsmetriken im besten Betriebspunkt nahezu ideal sind. Des Weiteren werden angefertigte PE-basierte PUF-Cores fĂŒr statistische Tests unter verschiedenen Betriebsbedingungen, einschließlich Schwankungen der Umgebungstemperatur, der relativen Luftfeuchtigkeit und der Versorgungsspannung betrieben. Die experimentell bestimmten Resultate der Uniqueness-, Bit-Aliasing- und Uniformity-Metriken stimmen gut mit den Simulationsergebnissen ĂŒberein. Der experimentell ermittelte durchschnittliche Reliability-Wert ist relativ niedrig, was durch die fehlende Passivierung und Einkapselung der gedruckten Transistoren erklĂ€rt werden kann. Die Untersuchung der IdentifikationsfĂ€higkeiten basierend auf den PUF-Responses zeigt, dass die Hybrid-PUF ohne zusĂ€tzliches Post-Processing nicht fĂŒr kryptografische Anwendungen geeignet ist. Die Ergebnisse zeigen aber auch, dass sich die Hybrid-PUF zur GerĂ€teidentifikation eignet. Der letzte Beitrag besteht darin, in die Perspektive eines Angreifers zu wechseln. Um die SicherheitsfĂ€higkeiten der Hybrid-PUF beurteilen zu können, wird eine umfassende Sicherheitsanalyse nach Art einer Kryptoanalyse durchgefĂŒhrt. Die Analyse der Entropie der Hybrid-PUF zeigt, dass seine AnfĂ€lligkeit fĂŒr Angriffe auf Modellbasis hauptsĂ€chlich von der eingesetzten Methode zur Generierung der PUF-Challenges abhĂ€ngt. DarĂŒber hinaus wird ein Angriffsmodell eingefĂŒhrt, um die Leistung verschiedener mathematischer Klonangriffe auf der Grundlage von abgehörten Challenge-Response Pairs (CRPs) zu bewerten. Um die Hybrid-PUF zu klonen, wird ein Sortieralgorithmus eingefĂŒhrt und mit hĂ€ufig verwendeten Classifiers fĂŒr ĂŒberwachtes maschinelles Lernen (ML) verglichen, einschließlich logistischer Regression (LR), Random Forest (RF) sowie Multi-Layer Perceptron (MLP). Die Ergebnisse zeigen, dass die Hybrid-PUF anfĂ€llig fĂŒr modellbasierte Angriffe ist. Der Sortieralgorithmus profitiert von kĂŒrzeren Trainingszeiten im Vergleich zu den ML-Algorithmen. Im Falle von fehlerhaft abgehörten CRPs ĂŒbertreffen die ML-Algorithmen den Sortieralgorithmus
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