Hybrid low-voltage physical unclonable function based on inkjet-printed metal-oxide transistors

Modern society is striving for digital connectivity that demands information security. As an emerging technology, printed electronics is a key enabler for novel device types with free form factors, customizability, and the potential for large-area fabrication while being seamlessly integrated into our everyday environment. At present, information security is mainly based on software algorithms that use pseudo random numbers. In this regard, hardware-intrinsic security primitives, such as physical unclonable functions, are very promising to provide inherent security features comparable to biometrical data. Device-specific, random intrinsic variations are exploited to generate unique secure identifiers. Here, we introduce a hybrid physical unclonable function, combining silicon and printed electronics technologies, based on metal oxide thin film devices. Our system exploits the inherent randomness of printed materials due to surface roughness, film morphology and the resulting electrical characteristics. The security primitive provides high intrinsic variation, is non-volatile, scalable and exhibits nearly ideal uniqueness

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

Die moderne Gesellschaft strebt mehr denn je nach digitaler Konnektivität - überall und zu jeder Zeit - was zu Megatrends wie dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) führt. 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 Geräten werden in unserer täglichen Umgebung allgegenwärtig sein und über das Internet in Verbindung stehen. Als aufstrebende Technologie ist die gedruckte Elektronik (Printed Electronics, PE) ein Schlüsselelement für das IoE, indem sie neuartige Gerätetypen mit freien Formfaktoren, neuen Materialien auf einer Vielzahl von Substraten mit sich bringt, die flexibel, transparent und biologisch abbaubar sein können. Darüber hinaus ermöglicht PE neue Freiheitsgrade bei der Anpassbarkeit von Schaltkreisen sowie die kostengünstige und großflächige Herstellung am Einsatzort. Diese einzigartigen Eigenschaften von PE ergänzen herkömmliche Technologien auf Siliziumbasis. Additive Fertigungsprozesse ermöglichen die Realisierung von vielen zukunftsträchtigen 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 Geräte und Systeme eine der größten zu lösenden Herausforderungen. Komplexe Hochleistungsgeräte interagieren mit hochspezialisierten, leichtgewichtigen elektronischen Geräten, wie z.B. Smartphones mit intelligenten Sensoren. Daten werden in der Regel kontinuierlich gemessen, gespeichert und mit benachbarten Geräten oder in der Cloud ausgetauscht. Dabei wirft die Fülle 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 Systemkomplexität erfordern, was sie wiederum für viele leichtgewichtige Geräte ungeeignet macht. Es existieren viele Anwendungsbereiche, in denen keine komplexen kryptografischen Operationen erforderlich sind, wie z.B. bei der Geräteidentifikation und -authentifizierung. Dabei hängt das Sicherheitslevel hauptsächlich von der Qualität der Entropiequelle und der Vertrauenswürdigkeit der abgeleiteten Schlüssel ab. Statistische Eigenschaften wie die Einzigartigkeit (Uniqueness) der Schlüssel sind von großer Bedeutung, um einzelne Entitäten 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 für IoT-Geräte erlangt. PUFs verwenden ihre inhärenten Variationen, um gerätespezifische eindeutige Kennungen abzuleiten, die mit Fingerabdrücken in der Biometrie vergleichbar sind. Zu den größten Potenzialen dieser Technologie gehören die Verwendung einer echten Zufallsquelle, die Ableitung von Sicherheitsschlüsseln nach Bedarf sowie die inhärente Schlüsselspeicherung. In Kombination mit den einzigartigen Merkmalen der PE-Technologie werden neue Möglichkeiten eröffnet, um leichtgewichtige elektronische Geräte und Systeme abzusichern. Obwohl PE noch weit davon entfernt ist, so ausgereift und zuverlässig wie die Siliziumtechnologie zu sein, wird in dieser Arbeit gezeigt, dass PE-basierte PUFs vielversprechende Sicherheitsprimitiven für die Schlüsselgenerierung zur eindeutigen Geräteidentifikation im IoE sind. Dabei befasst sich diese Arbeit in erster Linie mit der Entwicklung, Untersuchung und Bewertung von PE-basierten PUFs, um Sicherheitsfunktionen für ressourcenbeschränkte gedruckte Geräte 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 Schlüssel für Sicherheitsanwendungen für ressourcenbeschränkte Geräte bereitzustellen. Die DiffC-PUF ist als hybride Systemarchitektur konzipiert, die siliziumbasierte und gedruckte Komponenten enthält. 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 durchgeführt. Eine umfassende experimentelle Analyse der PUF-Sicherheitsmetriken wird vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die DiffC-PUF auf Siliziumbasis nahezu ideale Werte für die Uniqueness- und Reliability-Metriken aufweist. Darüber hinaus werden die Identifikationsfähigkeiten der DiffC-PUF untersucht, und es stellte sich heraus, dass zusätzliches Post-Processing die Identifizierbarkeit des Identifikationssystems weiter verbessern kann. Im dritten Beitrag dieser Arbeit wird zunächst 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 für 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 überein. Der experimentell ermittelte durchschnittliche Reliability-Wert ist relativ niedrig, was durch die fehlende Passivierung und Einkapselung der gedruckten Transistoren erklärt werden kann. Die Untersuchung der Identifikationsfähigkeiten basierend auf den PUF-Responses zeigt, dass die Hybrid-PUF ohne zusätzliches Post-Processing nicht für kryptografische Anwendungen geeignet ist. Die Ergebnisse zeigen aber auch, dass sich die Hybrid-PUF zur Geräteidentifikation eignet. Der letzte Beitrag besteht darin, in die Perspektive eines Angreifers zu wechseln. Um die Sicherheitsfähigkeiten der Hybrid-PUF beurteilen zu können, wird eine umfassende Sicherheitsanalyse nach Art einer Kryptoanalyse durchgeführt. Die Analyse der Entropie der Hybrid-PUF zeigt, dass seine Anfälligkeit für Angriffe auf Modellbasis hauptsächlich von der eingesetzten Methode zur Generierung der PUF-Challenges abhängt. Darüber hinaus wird ein Angriffsmodell eingeführt, 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 eingeführt und mit häufig verwendeten Classifiers für überwachtes maschinelles Lernen (ML) verglichen, einschließlich logistischer Regression (LR), Random Forest (RF) sowie Multi-Layer Perceptron (MLP). Die Ergebnisse zeigen, dass die Hybrid-PUF anfällig für modellbasierte Angriffe ist. Der Sortieralgorithmus profitiert von kürzeren Trainingszeiten im Vergleich zu den ML-Algorithmen. Im Falle von fehlerhaft abgehörten CRPs übertreffen die ML-Algorithmen den Sortieralgorithmus

Design and Evaluation of a Printed Analog-Based Differential Physical Unclonable Function

A physical unclonable function (PUF) is a hardware circuit that produces a random sequence based on its manufacturing-induced intrinsic characteristics. In the past decade, silicon-based PUFs have been extensively studied as a security primitive for identification and authentication. The emerging field of printed electronics (PE) enables novel application fields in the scope of the Internet of Things (IoT) and smart sensors. In this paper, we design and evaluate a printed differential circuit PUF (DiffC-PUF). The simulation data are verified by Monte Carlo analysis. Our design is highly scalable while consisting of a low number of printed transistors. Furthermore, we investigate the best operating point by varying the PUF challenge configuration and analyzing the PUF security metrics in order to achieve high robustness. At the best operating point, the results show areliability of 98.37% and a uniqueness of 50.02%, respectively. This analysis also provides useful and comprehensive insights into the design of hybrid or fully printed PUF circuits. In addition, the proposed printed DiffC-PUF core has been fabricated with electrolyte-gated field-effect transistor technology to verify our design in hardware