我校在《自然•电子学》发表物理不可克隆安全技术的最新进展
我校计算机学院副教授高艳松为第一作者，在《自然·电子学》（Nature Electronics）发表了“Physical Unclonable Functions”的学术论文。在线网址为https://www.nature.com/articles/s41928-020-0372-5。这是我校信息安全领域在《自然·电子学》发表的首篇论文。
物理不可克隆函数（Physical Unclonable Function，简称 PUF）是硬件设备的“数字指纹”。数字指纹来源于硬件制造过程中所引入的不可控差异，具有物理不可克隆性质，因此可作为硬件设备的信任根。自基于硅技术的电子PUF提出之后，学术界及工业界对其给予了大量研究及关注，目前PUF技术已经进入商业化阶段。除了最常见的设备防伪、轻量级设备验证、轻量安全秘钥提取应用，PUF亦可用于高级的安全协议，包括：不经意传输、密钥交换、密钥更新和虚拟现实证明。论文以综述了PUF的发展，重点从基于光学特性、电路时延特性和存储特性构建的PUF切入，分析了PUF的各种应用，进而总结强调了不同PUF安全应用需考虑解决的安全威胁及开销约束；并系统分析了迄今已知的针对PUF的攻击和相应对策。最后，针对PUF研究的关键领域进行了展望，包括深入研究利用PUF的特有稳定性及可重构性。研究工作亦着重强调了基于PUF私钥公钥对的多种公钥密码学框架下的实际应用。
目前，针对每一种安全技术的攻击与防御博弈均日趋激烈。PUF作为一种安全技术，亦不能独身于攻防博弈之外。依据能提供输入输出对的多少，PUF大致分为两大类：强PUF和弱PUF。强PUF主要面临建模攻击的威胁。建模攻击主要利用机器学习技术，使用少部分强PUF的输入输出对进行训练，所学模型可准确预测未见输入对应的输出，从而攻破强PUF的不可预测性。更进一步，一些侧信道信息，比如错误率信息、时延信息和功耗信息可以辅助建模攻击，提高建模攻击的精度，增加防御难度。针对建模攻击，潜在的防御机制包括增加噪声以模糊侧信道信息，及利用不同类型的强PUF结构混合构建新PUF。弱PUF主要用于轻量安全秘钥提取，目前最实用的弱PUF为存储器PUF，特别是静态随机存储器（SRAM）PUF。这是由于SRAM PUF广泛集成于电子设备中，特别是物联网设备中。因此其可作为物联网终端天然的硬件信任根，无需额外电路设计以及集成。针对PUF轻量安全秘钥应用，目前的挑战主要有两方面：“数字指纹”的再生不完全稳定，需引入片上纠错逻辑，导致开销增大，难适应资源紧约设备；纠错操作需要辅助数据，而目前辅助数据面临一定程度的主动式攻击威胁。针对这两点挑战，可通过深入利用PUF的输出响应位唯一稳定性，从源头上避免纠错逻辑的使用，达到轻量安全秘钥提取的目的。
随着物联网设备的快速部署，利用物联网终端广泛集成的存储器PUF作为天然硬件指纹具有重要实际意义。存储器PUF可建立轻量安全秘钥，构成安全信任根，内生增强终端安全能力，为不同物联网安全应用提供基石，从而为保障物联网生态安全提供有效的技术支撑。
a:PUF为芯片数字指纹; b:光学PUF; c:仲裁器PUF; d:静态随机存储器PUF
a:传统情况下PUF秘钥作为对称秘钥；b:基于PUF秘钥生成非对称密钥，即私钥公钥对；
c:PUF私钥对所传输数据签名；d：PUF私钥解密接收到信息
高艳松在PUF方向研究多年。自2018年入职我校以来，已在CCF-A类期刊包括IEEE TDSC、IEEE TIFS等信息安全类期刊发表关于PUF技术的论文4篇。
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