Блог

Dec 19, 2023

Ключ к криптографии: мемристор, созданный на струйном принтере, открывает настоящие генераторы случайных чисел

Впервые TRNG может быть изготовлен из печатной электронной схемы. А

Впервые TRNG может быть изготовлен из печатной электронной схемы.

Группа исследователей из KAUST (Университет науки и технологий имени короля Абдаллы) объявила о новой, революционной технологии производства так называемых «мемристоров» — схем, которые являются одним из четырех основных электрических компонентов, наряду с резисторами, конденсаторами и катушками индуктивности. . Было показано, что новый метод позволяет создать один из важнейших компонентов криптографии — генератор истинных случайных чисел (TRNG).

Настоящие генераторы случайных чисел являются важной частью криптографии и, возможно, как это не интуитивно понятно (в конце концов, насколько сложно генерировать случайные числа?), они также являются одними из наиболее подверженных сбоям. Это потому, что случайному распределению (то есть, когда все возможные события имеют равные шансы) легко стать неслучайным распределением.

Обычно TRNG реализуются на уровне кремния, например, AMD Ryzen и криптографического сопроцессора (CCP) с привязкой к Epyc (теперь на итерации 5.0). Один из способов генерировать случайные числа — это рассмотреть по своей сути случайные явления, такие как фотоэлектрический эффект, который лежит в основе работы наших компьютеров. В результате этих эффектов генерируются случайные числа, которые затем служат основой для операции шифрования — каждое случайное число преобразуется в часть зашифрованного сообщения в процессе, известном как хеширование. Чтобы лучше представить проблему в перспективе, рассмотрим, что подразделение AMD Xilinx коммерциализирует программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA), цель которых — служить генераторами истинных случайных чисел.

Но у электрических компонентов есть рабочие ограничения, и небольшие изменения напряжения могут привести к вычислительным или фотоэлектрическим «ошибкам», которые формируют закономерности. Конечно, когда в наборе чисел, которые должны быть случайными, возникают закономерности, это уже не так уж и случайно. Существует закономерность, немного отличающаяся вероятность того, что одно число будет выбрано вместо другого. И если оно не является действительно случайным, то возникающие закономерности можно извлечь, проанализировать и сравнить с зашифрованным выводом... И путь к предположительно криптографически безопасному сообщению открыт.

Некоторые закономерности могут возникать естественным образом из-за определенных дисбалансов в системе, которые выводят ее из случайного «равновесного» состояния (например, деградация аппаратного обеспечения, которая частично ответственна как за процессоры, так и за графические процессоры, которые видят падение максимальной устойчивой рабочей частоты по мере старения). ). Мы видели, как исследователи использовали их, например, извлекая данные из таких закономерностей, как скорость вращения вентилятора системы. Но другие могут быть введены достаточно искушенными противниками.

Работа, проделанная исследователями KAUST, теперь открывает возможности для изготовления TRNG на основе мемристоров в процессе, мало чем отличающемся от 3D-печати. За исключением того, что вместо обычной нити накаливаются атомарно тонкие слои электродов из нитрида бора и серебра до тех пор, пока все элементы мемристора не встанут на свои места. Из-за этого специфического процесса изготовления TRNG потребляет энергию по сравнению с альтернативами, обычно интегрированными в ЦП, построенными на дорогих схемах с миллионами транзисторов (дорогостоящих как с точки зрения энергопотребления, так и с точки зрения места, которое они занимают в конструкции ускорителя).

«Мы изготовили мемристор, используя новый двумерный слоистый материал, называемый гексагональным нитридом бора, на котором мы напечатали серебряные электроды, используя масштабируемую и недорогую технологию струйной печати», — сказал Пазос, исследователь из команды KAUS. «Уникальные свойства 2D h-BN сохраняются после печати электрода, обеспечивая превосходную мощность и генерацию случайных сигналов».

Полученный генератор TRNG, очевидно, соответствовал ожиданиям команды: он показал лучшую производительность TRNG с точки зрения стабильности его случайного сигнала во времени; он показал невероятно низкое энергопотребление; и, наконец, простое и быстрое считывание схемы, позволяющее TRNG на основе мемристора генерировать 7 миллионов случайных битов в секунду.

«Кроме того, мы продемонстрировали встроенную схему, которая генерирует случайные числа, подключив наш мемристор к коммерческому микроконтроллеру и проводя живые эксперименты по генерации случайных чисел на лету», — добавил Пазос.