一种基于RO分组的高安全性可配置RO-PUF研究与设计

李克丽 张坤 梁颖 杨军

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一种基于RO分组的高安全性可配置RO-PUF研究与设计

    作者简介: 李克丽(1995−),女,云南人,硕士生,主要从事FPGA及嵌入式系统设计方面的研究. E-mail:Lilylikeli@163.com;
    通讯作者: 杨军, junyang@ynu.edu.cn
  • 中图分类号: TP 309.7

Research and design of a high security configurable RO-PUF based on RO grouping

    Corresponding author: YANG Jun, junyang@ynu.edu.cn
  • CLC number: TP 309.7

  • 摘要: 针对传统可配置环形振荡器物理不可克隆函数(RO-PUF)因可配置路径简单导致可靠性和唯一性不高的不足,基于RO-PUF的延迟特性提出了一种分组可配置RO-PUF设计方案. 重新设计了RO结构,使RO-PUF的可配置路径更加灵活,增加了激励响应对(CRPs)的数量;同时,在RO-PUF结构中引入轻量级SPONGENT哈希算法,使激励与响应之间的映射方式更加复杂,防止攻击者通过获取CRPs建立模型攻击,增强了RO-PUF安全性;最后在Xilinx公司的Spartan系列FPGA芯片上实现该设计方案,并对实验结果进行了对比分析. 结果表明,基于RO分组的可配置RO-PUF平均可靠性可达98.88%,唯一性可达49.14%.
  • 图 1  RO-PUF基本结构

    Figure 1.  RO-PUF basic structure

    图 2  传统可配置RO结构

    Figure 2.  Traditional configurable RO structure

    图 3  SPONGENT海绵结构

    Figure 3.  SPONGENT sponge structure

    图 4  基于轻量级SPONGENT哈希算法的可配置RO-PUF顶层图

    Figure 4.  Configurable RO-PUF top-level diagram based on lightweight SPONGENT hash algorithm

    图 5  7阶RO分组结构图

    Figure 5.  7th-order RO group structure diagram

    图 6  7阶RO结构详细设计图

    Figure 6.  Detailed design of the 7th-order RO structure

    图 7  响应纠错处理图

    Figure 7.  Response error correction processing diagram

    图 8  片内汉明距离(用可靠性表示)结果对比图

    Figure 8.  Comparison of on-chip Hamming distance (represented by reliability)

    图 9  片间汉明距离结果对比图

    Figure 9.  Comparison of Hamming distance between slices

    表 1  RO-PUF可配置数

    Table 1.  RO-PUF configurable number

    RO阶数传统RO-PUF可配置
    RO-PUF
    基于RO分组的
    可配置RO-PUF
    3 1 3 8
    5 7 12 32
    7 13 24 128
    9 19 48 512
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-09-04
  • 录用日期:  2019-11-29
  • 网络出版日期:  2019-12-10
  • 刊出日期:  2020-03-01

一种基于RO分组的高安全性可配置RO-PUF研究与设计

    作者简介:李克丽(1995−),女,云南人,硕士生,主要从事FPGA及嵌入式系统设计方面的研究. E-mail:Lilylikeli@163.com
    通讯作者: 杨军, junyang@ynu.edu.cn
  • 云南大学 信息学院,云南 昆明 650500

摘要: 针对传统可配置环形振荡器物理不可克隆函数(RO-PUF)因可配置路径简单导致可靠性和唯一性不高的不足,基于RO-PUF的延迟特性提出了一种分组可配置RO-PUF设计方案. 重新设计了RO结构,使RO-PUF的可配置路径更加灵活,增加了激励响应对(CRPs)的数量;同时,在RO-PUF结构中引入轻量级SPONGENT哈希算法,使激励与响应之间的映射方式更加复杂,防止攻击者通过获取CRPs建立模型攻击,增强了RO-PUF安全性;最后在Xilinx公司的Spartan系列FPGA芯片上实现该设计方案,并对实验结果进行了对比分析. 结果表明,基于RO分组的可配置RO-PUF平均可靠性可达98.88%,唯一性可达49.14%.

English Abstract

  • 随着集成电路技术快速发展和电子设备的普及,诸如集成电路中被恶意插入木马文件、伪造设备标签、伪制芯片等各种信息安全问题随之而来,为了保护用户数据和产品信息安全,电子产品的防伪加密技术显得尤为重要. 物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)为解决此类信息安全问题提供了新思路[1]. PUF借鉴了人体唯一特征(虹膜、指纹)进行身份认证的思想,利用工艺制造偏差对设备进行唯一性标识,其具有不可克隆和不可预测的特性,防伪加密性能较高,在轻量级信息安全协议、数字密钥存储、防伪技术等领域有着广泛应用.

    在数字电路PUF中,主要有仲裁器PUF(Arbiter-PUF)、毛刺PUF(Glitch-PUF)和环形震荡器PUF(RO-PUF)3类. 其中Arbiter-PUF易受行为建模的攻击,且要求布局布线和器件设置必须达到严格的对称,利用FPGA来实现Arbiter-PUF具有很大的局限性;Glitch-PUF是利用路径时延差异产生竞争与冒险的一种PUF电路,具有很强的不确定性;RO-PUF主要由若干奇数个反相器相连构成[2-3],整个链路的振荡信号相对稳定,且电路结构没有对称性要求,易于在FPGA中实现. 故本文选取RO-PUF作为研究和改进对象.

    本文基于RO-PUF的延迟特性,提出了一种基于RO分组的可配置RO-PUF改进方法,通过增加RO-PUF的可配置结构,提高了RO-PUF的可靠性与唯一性. 其次,引入轻量级SPONGENT哈希函数处理RO-PUF的输入激励,解除了输出与RO-PUF测量的物理细节之间的关联性,使得激励具有随机性,增加了建模攻击难度. 最后对RO-PUF生成的响应进行纠错处理,使误码率降到最低.

    • RO-PUF主要由环形振荡器、多路选择器、计数器等构成[4],其基本结构如图1所示. 数据选择器MUX接收N条振荡电路中2条环形振荡器RO的输出信号和系统外部输入激励信号,2个计数器分别对2个RO在同一时间段内的振荡频率进行计数,最后通过比较器输出振荡频率结果,结果为逻辑1或者0.

      图  1  RO-PUF基本结构

      Figure 1.  RO-PUF basic structure

      N个RO构成的PUF理论上能产生$N(N - 1)/2$个激励响应对(CRPs),CRPs之间存在着数据的传递性规律[5-6],即RO1振荡频率>RO2振荡频率、RO2振荡频率>振荡器RO3振荡频率时,则有RO1振荡频率>RO3振荡频率.

      可以看出,CRPs之间的数据关联性会影响RO最终输出的振荡频率,为了避免数据关联性的影响,传统RO-PUF需要在每个RO上采用不同的比较策略才能产生独立的CRPs,但这种方法会造成额外的设计和测试工作,同时也增加了硬件资源消耗[7]. 传统可配置RO-PUF其结构如图2所示,该配置方式通过改变输入激励信号,得到特定的振荡频率,使输出的频率信号具有较高的安全性. 但传统方法实现的可配置RO-PUF的RO结构简单,产生的CRPs数量不够多,用其设计的电路可靠性和唯一性不高,并且输入的激励信号没有经过随机化处理,产生的激励不具有随机性,攻击者可以通过获取CRPs建立攻击模型. 基于此,本文提出了一种基于RO分组的可配置RO-PUF设计方法,提高了RO-PUF的可配置性,并引入了轻量级SPONGENT哈希算法,防止攻击者对CRPs进行建模攻击.

      图  2  传统可配置RO结构

      Figure 2.  Traditional configurable RO structure

    • 轻量级SPONGENT是一种基于广泛的PRESENT型排列的密封海绵策略,依赖于海绵结构[8],如图3所示. 其中mi为输入,hi为哈希后的输出,r是速率,c是容量,πb为置换函数,内部状态的大小b为置换宽度,满足$b = r + c \geqslant n$n为输出大小. 在轻量级SPONGENT中,比特0被用作absorbing之前的初始值,该消息首先由单个1比特填充,后跟一定数量的0比特,直到为r的倍数,然后将其切割成r比特消息块,并存储到state的前r个比特中(state可看成一个三维数组),一旦所有消息块都被吸收,state的前r位作为输出,经过πb置换,直到返回n位. 在RO-PUF中使用轻量级SPONGENT哈希算法使得输入RO-PUF的激励具有随机性,保证了RO-PUF的稳定性.

      图  3  SPONGENT海绵结构

      Figure 3.  SPONGENT sponge structure

    • 基于轻量级SPONGENT哈希算法的可配置RO-PUF,实际上是将可配置RO-PUF与加密算法以不可分割的方式进行物理绑定[9],防止攻击者通过获取CRPs建立模型攻击,纠错算法用于降低RO-PUF响应的误码率,经过纠错算法的RO-PUF响应再通过轻量级SPONGENT哈希函数处理,解除了输出与RO-PUF之间的物理关联,使得建模攻击更加困难,在Control-Logic中添加可控个性参数,参与输入的SPONGENT哈希运算,防止攻击者利用唯一标识符对用户私密信息的恶意跟踪,基于轻量级SPONGENT哈希算法的可配置RO-PUF顶层设计图如图4所示.

      图  4  基于轻量级SPONGENT哈希算法的可配置RO-PUF顶层图

      Figure 4.  Configurable RO-PUF top-level diagram based on lightweight SPONGENT hash algorithm

    • 为了提高RO结构的复杂度,产生更多数量的CRPs,本文提出一种基于RO分组的RO-PUF可配置结构. 在此结构中,首先将可配置RO-PUF中的RO分成若干小组,若RO-PUF中有N个RO,则将RO分成N/2组,然后在分成的小组内部实现RO-PUF的可配置性能. 可配置RO-PUF整个构造中要求RO的宏观结构一致,即排除工艺偏差影响,RO在数量和结构上完全相同. 基于该原则,本文以7阶RO为例设计分组可配置RO-PUF,其分组结构如图5所示.

      图  5  7阶RO分组结构图

      Figure 5.  7th-order RO group structure diagram

      该7阶RO结构中,一个RO分组内的物理构件包括与门、多路选择器、反相器,其中多路选择器用于规划RO路径,如图5左虚线框内所示. 基于RO分组的基本思想是将RO1与RO2分为一组,RO3与RO4分为一组,依次类推,N个RO分为N/2组,分组之后的每一组又看成是一个新的RO,然后对分组的RO内部进行结构设计. 以其中一组为例,其详细的设计结构图如图6所示.

      图  6  7阶RO结构详细设计图

      Figure 6.  Detailed design of the 7th-order RO structure

      假设使能信号为1时,计数器接收RO1的输出频率,使能信号为0时,计数器接收RO2的输出频率,每个多路选择器根据输入的信号选择接收RO1或RO2的输出频率,信号经过与门和6个反相器,一共有27种路径. 例如,当S1S7=1 001 100时,RO路径为$ {{{S}}_{\rm{1}}} \to {{{T}}_{\rm{2}}} \to {{{T}}_{\rm{3}}} \to {{{S}}_{\rm{4}}} \to {{{S}}_{\rm{5}}} \to {{\rm{T}}_{{6}}} \to {{{T}}_{\rm{7}}}$,数据流向为图中红色线,当S1−S7=0 110 001时,RO路径为$ {{{T}}_{\rm{1}}} \to{{{S}}_{\rm{2}}} \to {{{S}}_{\rm{3}}} \to {{{T}}_{\rm{4}}} \to {{{T}}_{\rm{5}}} \to {{{T}}_{\rm{6}}} \to {{{S}}_{\rm{7}}}$,数据流向为图中蓝色线. 该结构中一个新配置的RO共有128种路径,是传统RO-PUF的9倍[10]. 表1列出了基于RO分组的RO-PUF的可配置数与RO阶数之间的关系,并与传统RO-PUF、可配置RO-PUF做了比较. 从表1可知,随着RO阶数的增加,本设计的可配置路径呈指数级增加.

      RO阶数传统RO-PUF可配置
      RO-PUF
      基于RO分组的
      可配置RO-PUF
      3 1 3 8
      5 7 12 32
      7 13 24 128
      9 19 48 512

      表 1  RO-PUF可配置数

      Table 1.  RO-PUF configurable number

    • 基于RO分组的RO-PUF可配置路径数量呈指数级增加,使得RO-PUF的CRPs数量明显增加,为了防止攻击者通过获取CRPs建立攻击模型,同时降低RO-PUF响应的误码率,本设计引入轻量级SPONGENT哈希算法和响应纠错算法[11].

      轻量级SPONGENT哈希函数处理可配置RO-PUF的输入激励,防止攻击者通过获取CRPs来构建有关方程组,进而建立模型对RO-PUF进行攻击. 假设一个基于置换的海绵结构具有$n \geqslant c$$c/2 > r$,且满足所有海绵变量的参数选择,则产生的建模攻击复杂度为$2n - r + 2c/2$. 未使用哈希函数处理的RO-PUF输入激励,遭受建模攻击的可能性难以预测,最高可达30%[12],使用轻量级SPONGENT哈希算法使得输入RO-PUF的激励具有随机性,攻击者难以建立数学模型对RO-PUF进行攻击,攻击率只有2%左右.

      同时,为了进一步提高基于轻量级SPONGENT哈希算法的可配置RO-PUF结构中Control-Logic的Error Correction(EC)算法纠错能力,本文采用级联码对RO-PUF输出响应进行编码和译码,纠错处理图如图7所示. 首先使用纠错码Repetition Code作为内部编码,即C(REP),将码字的错误率降到相对低的水平,然后使用纠错能力比C(REP)强的码C(BCH)作为外部编码,执行最后的纠错. 假定RO-PUF响应的每个比特发生错误的概率是p,经过EC算法处理的响应误码率不超过5%,而不经过EC算法纠错处理的响应,p会达到10%以上.

      图  7  响应纠错处理图

      Figure 7.  Response error correction processing diagram

    • 基于RO分组的RO-PUF设计最终在Xilinx公司的Spartan系列FPGA芯片上实现,测试语言使用Verilog HDL,为使每一级RO之间的结构保持一致性,将RO封装成硬宏,并在顶层模块中对测试电路进行实例化. 测试步骤是FPGA板子通电后,通过板子上的按键进行测试,逻辑分析仪将指定引脚信号采集并在上位机上显示,采集到的数据通过上位机导出打印成Excel文件,并由Matlab进行统计[13-14].

    • 可靠性和唯一性是RO-PUF的重要性能指标[15]. RO-PUF可靠性测试是在变化的环境下,使用相同的激励对同一RO-PUF进行测试,采集变化环境中的响应与理想环境中的响应值进行比较并计算片内汉明距离,以此来判定RO-PUF可靠性. RO-PUF片内汉明距离值越接近0,表明所设计的RO-PUF可靠性越高. 影响RO-PUF可靠性的环境因素有温度、工作电压、磁场等,由于测试条件有限,磁场是难以掌控的因素,但在同一空间测试变化不会很大,故本次实验在不同的电压和温度下对基于RO分组的RO-PUF可靠性进行测试,电压值设置为0.8、1.0、1.2、1.4、1.6、1.8 V,温度值为20、30、40、50、60、70 ℃. 同时与传统可配置RO-PUF、传统RO-PUF进行了对比分析,其结果如图8所示. 在不同的电压和温度下,基于RO分组的RO-PUF可靠性表现稳定. 由图8柱状图可见,采用本方法设计的RO-PUF平均片内汉明距离为1.12%,可靠性为98.88%,几乎接近100%,说明基于RO分组的可配置RO-PUF的方法可靠性更高.

      图  8  片内汉明距离(用可靠性表示)结果对比图

      Figure 8.  Comparison of on-chip Hamming distance (represented by reliability)

      对RO-PUF的唯一性进行测试,一般是对具有相同RO-PUF结构的多个芯片输入激励,计算相同输入激励所产生的响应之间的片间汉明距离,距离值越接近50%,唯一性越高. 测试环境(即电压值和温度值)与3.2节中可靠性测试相同,在相同条件下基于RO分组的RO-PUF、传统可配置RO-PUF、传统RO-PUF的片间汉明距离对比图如图9所示. 在不同的电压和温度下,基于RO分组的RO-PUF唯一性表现稳定. 通过对比分析可以看出,基于RO分组的RO-PUF片间汉明距离平均值为49.14%,接近50%,与可配置RO-PUF 47.59%和传统的RO-PUF 46.81%相比,基于RO分组的RO-PUF具有更强的唯一性.

      图  9  片间汉明距离结果对比图

      Figure 9.  Comparison of Hamming distance between slices

    • 本文提出了一种基于RO分组的可配置RO-PUF改进结构,使RO-PUF的可配置路径更灵活,提高了RO-PUF的可靠性与唯一性,并将SPONGENT轻量级哈希函数应用到RO-PUF构造中,使RO-PUF具有更大的CRPs空间,提升了输入激励的随机性,让建模攻击更加困难. 最后在不同的电压和温度下,对RO-PUF的可靠性和唯一性进行了仿真实验,实验结果表明,基于RO分组的RO-PUF较传统设计性能更优,具有一定的实际意义.

参考文献 (15)

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