[論文レビュー] Towards Implementation of Robust and Low-Cost Security Primitives for Resource-Constrained IoT Devices

Fatemeh Tehranipoor|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2018

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security参考文献 18被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、既存のDRAMおよび電源部品に内在する物理的ばらつきを活用して、追加回路を必要とせず、低コストでハードウェアベースのセキュリティプリミティブ—具体的にはDRAMベースのPUFと複数のTRNG設計—を提案する。これらの手法は、高いエントロピーとNIST準拠のランダムネスを達成し、0.4937の平均相互ダイ間ハミング距離を示すなど、リソース制限のあるIoTデバイスにおける実用可能性を実証している。

ABSTRACT

In recent years, due to the trend in globalization, system integrators have had to deal with integrated circuit (IC)/intellectual property (IP) counterfeiting more than ever. These counterfeit hardware issues counterfeit hardware that have driven the need for more secure chip authentication. High entropy random numbers from physical sources are a critical component in authentication and encryption processes within secure systems [6]. Secure encryption is dependent on sources of truly random numbers for generating keys, and there is a need for an on chip random number generator to achieve adequate security. Furthermore, the Internet of Things (IoT) adopts a large number of these hardware-based security and prevention solutions in order to securely exchange data in resource efficient manner. In this work, we have developed several methodologies of hardware-based random functions in order to address the issues and enhance the security and trust of ICs: a novel DRAM-based intrinsic Physical Unclonable Function (PUF) [13] for system level security and authentication along with analysis of the impact of various environmental conditions, particularly silicon aging; a DRAM remanence based True Random Number Generation (TRNG) to produce random sequences with a very low overhead; a DRAM TRNG model using its startup value behavior for creating random bit streams; an efficient power supply noise based TRNG model for generating an infinite number of random bits which has been evaluated as a cost effective technique; architectures and hardware security solutions for the Internet of Things (IoT) environment. Since IoT devices are heavily resource constrained, our proposed designs can alleviate the concerns of establishing trustworthy and security in an efficient and low-cost manner.

研究の動機と目的

• グローバル化が進む電子部品サプライチェーンにおけるICおよびIPの偽造増加に対する脅威に対処する。
• リソース制限のあるIoTデバイスにおいて、従来の暗号手法が示す遅さ、高コスト、サイドチャネル攻撃への脆弱性を克服する。
• 面積および消費電力のオーバーヘッドを最小限に抑えた、低コストで効率的かつ頑健なハードウェアセキュリティプリミティブ—具体的にはPUFおよびTRNG—を、組み込みシステムに特化して開発する。
• 既存の部品から得られる内在的物理的ランダムネスを活用して、IoTおよびサイバーフィジカルシステム（CPS）における信頼性のある認証および鍵生成を可能にする。
• ハードウェアの変更とコストを最小限に抑えることで、実世界のIoT環境におけるセキュリティプリミティブの実用的導入を実現する。

提案手法

• 電源投入時のDRAMキャパシタのランダムな初期化値を利用し、カスタムのアナログ・デジタル変換回路を不要とするDRAMベースの内在的PUFを提案する。
• 電源遮断後の残留データ保持特性を活用して、既存のDRAM部品から予測不能なビットストリームを生成するDRAMリメンランスベースのTRNGを開発する。
• 起動時の初期値に基づくDRAM TRNGモデルを提唱し、起動時のDRAMの確率的挙動からランダムなビット列を抽出する。
• 電源の内在的電圧揺らぎを活用し、安定性と自己キャリブレーションを向上させるために動的電圧フィードバックチューニング（DVFT）を組み込んだ電源ノイズベースのTRNGを設計する。
• すべての提案TRNG設計のランダムネスと予測不能性を検証するために、NIST統計的テストスイートを採用する。
• 異なるDRAMチップ間で環境条件の変化に対しても応答の信頼性と一意性を向上させるための登録アルゴリズムを適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電源投入時のDRAMの内在的物理的ランダムネスは、追加回路なしで信頼性高くハードウェアベースのPUFを生成するために利用可能か？
• RQ2 DRAMリメンランスは、低コストで暗号的に強固で予測不能なランダムビットストリームを生成するためにどの程度有効か？
• RQ3 電源ノイズは組み込みシステムにおける真のランダムネスの源として利用可能か？また、その非定常的挙動はどのように安定化され、一貫した出力を得られるか？
• RQ4 温度やシリコンの劣化といった環境要因は、DRAMベースのPUFおよびTRNGの信頼性と一意性にどのような影響を及えるか？
• RQ5 これらのハードウェアプリミティブは、実世界のIoTおよびCPSデバイスの制約を満たすために、面積および消費電力のオーバーヘッドを最小限に抑えて実装可能か？

主な発見

• 提案されたDRAM PUFは、平均相互ダイ間ハミング距離が0.4937に達し、異なるチップ間で強い一意性とクローン不可能性を示している。
• DRAMリメンランスベースのTRNGは、NIST準拠のランダムビットストリームを生成し、強い統計的予測不能性と再現不能性を示しており、暗号的妥当性が裏付けられている。
• 電源ノイズベースのTRNGモデルは、動的電圧フィードバックチューニング（DVFT）を組み込むことで、最小限のハードウェアコストでリアルタイム展開に耐える強度と実用性を示した。
• すべての提案TRNGはNIST統計的テストスイートに合格しており、高いエントロピーとバイアスのない出力品質が確認された。
• 登録アルゴリズムは、異なる動作条件下でもPUFの信頼性を顕著に向上させ、実際のDRAMハードウェアにおいて安定的かつ繰り返し可能な識別を可能にした。
• セキュリティプリミティブの全セットは、IoTデバイスに既存の部品のみで実装可能であり、追加回路を一切不要としているため、低コストで軽量かつ効率的なハードウェアセキュリティの実現が可能になった。