Симметричные физически неклонируемые функции типа арбитр

Abstract

Цели. Решается задача построения нового класса физически неклонируемых функций типа арбитр (АФНФ), объединяющих достоинства как классических, так и сбалансированных АФНФ. Актуальность такого исследования связана с активным развитием физической криптографии. В работе преследуются следующие цели: исследование и анализ классических АФНФ, построение новой математической моде-ли АФНФ и разработка нового базового элемента АФНФ. Методы. Используются методы синтеза и анализа цифровых устройств, в том числе на программируе-мых логических интегральных схемах, основы булевой алгебры и схемотехники. Результаты. Установлено, что в классических АФНФ применяется стандартный базовый элемент, вы-полняющий три функции, а именно функцию формирования двух случайных величин Generate, функцию выбора пары путей Select и функцию переключения путей Switch, которые задаются одним битом запро-са. Показано, что совместное использование этих функций, с одной стороны, позволяет достичь высоких характеристик АФНФ, а с другой – приводит к формированию асимметричного поведения АФНФ. С це-лью анализа основных характеристик АФНФ и их идеального поведения была рассмотрена новая мате-матическая модель АФНФ, аналогичная модели случайного подбрасывания монеты. Для реализации АФНФ, функционирующих согласно предложенной модели, был разработан новый базовый элемент. Показано, что применение предложенного базового элемента позволяет строить симметричные физиче-ски неклонируемые функции (С_АФНФ), отличающиеся от классических АФНФ тем, что функции Generate, Select и Switch базового элемента выполняются независимыми его компонентами и задаются разными битами запроса. Заключение. Предложенный подход к построению симметричных физически неклонируемых функций, основанный на реализации функций Generate, Select и Switch различными компонентами базового элемента, показал свои работоспособность и перспективность. Экспериментально подтвержден эффект улучшения характеристик подобных С_АФНФ, и в первую очередь заметного улучшения их вероятностных свойств, выраженных в равной вероятности ответов. Перспективным представляется дальнейшее развитие идей построения С_АФНФ, экспериментальное исследование их характеристик, а также анализ устойчивости к различного рода атакам, в том числе и с использованием машинного обучения.