[논문 리뷰] Exploiting PUF Models for Error Free Response Generation

Yansong Gao, Hua Ma외 6명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 28.

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security참고 문헌 20인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 10,000개의 노멀 조건 CRP를 기반으로 훈련된 통계적 지연 모델을 사용하여, 현장 내 오류 수정 또는 보조 데이터 없이 오류 없는 Arbiter PUF 응답을 생성하는 모델 기반 방법을 제안한다. 이 방법은 ±20% 전압 및 40°C 온도 변동에서도 신뢰할 수 있는 응답을 얻을 수 있도록 도전 과제를 선택하며, 여덟 대의 실제 APUF에서 Δt = 1.7일 때 0% BER를 달성한다. 이는 원시 BER이 16.68%에 이르는 상황에서도 가능하다.

ABSTRACT

Physical unclonable functions (PUF) extract secrets from randomness inherent in manufacturing processes. PUFs are utilized for basic cryptographic tasks such as authentication and key generation, and more recently, to realize key exchange and bit commitment requiring a large number of error free responses from a strong PUF. We propose an approach to eliminate the need to implement expensive on-chip error correction logic implementation and the associated helper data storage to reconcile naturally noisy PUF responses. In particular, we exploit a statistical model of an Arbiter PUF (APUF) constructed under the nominal operating condition during the challenge response enrollment phase by a trusted party to judiciously select challenges that yield error-free responses even across a wide operating conditions, specifically, a $ \pm 20\% $ supply voltage variation and a $ 40^{\crc} $ temperature variation. We validate our approach using measurements from two APUF datasets. Experimental results indicate that large number of error-free responses can be generated on demand under worst-case when PUF response error rate is up to 16.68\%.

연구 동기 및 목표

• 키 교환 및 비트 약속과 같은 고급 암호 프rotocol에 필요한 대량의 오류 없는 PUF 응답을 생성하는 데 도전 과제를 해결한다.
• 고속도 키 생성에서 비용이 많이 들고 유출 가능성이 있는 현장 내 오류 수정 논리 회로 및 보조 데이터 저장소가 필요 없도록 한다.
• 포괄적인 CRP 특성 분석의 한계를 극복하고 강력한 PUF 기반 시스템의 오버헤드를 줄인다.
• 등록 기간 동안 구축된 경량 통계 모델을 사용하여 필요에 따라 신뢰할 수 있는 응답 생성을 가능하게 한다.
• 선택된 응답이 충분한 무작위성을 유지하고 0 또는 1 쪽으로 편향되지 않도록 보장한다.

제안 방법

• 노멀 운영 조건 하에서 수집한 10,000개의 도전 과제-응답 쌍을 사용하여 APUF의 통계적 지연 모델을 구축한다.
• 측정된 공정 변동 데이터와 통계적 피팅을 사용하여 APUF 내 각 멀티플렉서 스테이지의 전파 지연을 모델링한다.
• 경쟁 경로 간 최소 시간 마진으로서 신뢰성 임계값 Δt를 정의하여 공정 및 환경 변화에 대비한 오류 없는 응답을 보장한다.
• 사전에 구축된 모델을 사용하여 런타임에 도전 과제의 응답 신뢰성을 시뮬레이션하고, Δt ≥ 1.7인 경우에만 오류 없는 출력이 보장되는 도전 과제를 선택한다.
• 실제 APUF 데이터 세트를 사용하여 다양한 공급 전압과 온도에서 모델의 예측 정확도를 검증한다.
• 선택된 응답이 근사적으로 50%의 비트 무작위성을 유지함을 확인하여 암호학적 사용 가능성을 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현장 내 오류 수정 기술 없이도, 통계적 PUF 모델을 사용하여 광범위한 운영 조건에서 오류 없는 응답을 예측할 수 있는가?
• RQ2 실제 APUF에서 ±20% 전압 및 40°C 온도 변동 조건에서 0% BER를 보장하기 위해 필요한 최소 시간 마진(Δt)은 얼마인가?
• RQ3 모델 기반 도전 과제 필터링이 응답의 무작위성에 편향을 유도하여 암호학적 보안을 약화시키는가?
• RQ4 이 방법을 사용하여 필요에 따라 얼마나 많은 오류 없는 응답을 생성할 수 있으며, CRP 손실 비율은 얼마인가?
• RQ5 이 방법은 추가 하드웨어 오버헤드 없이 FPGA에 구현된 실제 세계 APUF에 적용 가능한가?

주요 결과

• 제안된 방법은 Δt ≥ 1.7일 때 여덟 대의 테스트된 APUF 전부에서 0% 비트 오류율(BER)을 달성한다. 이는 최악의 ±20% 전압 및 40°C 온도 변동 조건에서도 가능하다.
• 여덟 대의 APUF에서 최대 원시 BER은 기본 조건에서 16.68%였지만, 모델 기반 도전 과제 선택을 통해 여전히 오류 없는 응답을 생성할 수 있었다.
• 모든 여덟 대의 APUF에서 1% 이상의 도전 과제가 오류 없는 기준(Δt ≥ 1.7)을 충족하여, 사용 가능한 신뢰할 수 있는 응답의 큰 풀이 존재함을 시사한다.
• 모든 Δt 설정에서 응답의 무작위성이 근사적으로 50%를 유지하여, 필터링 과정이 편향을 유도하거나 엔트로피를 감소시키지 않음을 확인하였다.
• 실제 APUF 데이터에서 모델 예측 정확도는 92.41%였으며, 더 높은 노멀 BER과 FPGA PDL의 비선형성로 인해 합성 모델보다 略로 낮았다.
• PUF 장치에 면적 또는 전력 오버헤드가 발생하지 않으며, 모든 계산은 신뢰할 수 있는 서버에서 외부에서 수행된다.