Designing Short-Stage CDC-XPUFs: Balancing Reliability, Cost, and Security in IoT Devices

要約

モノのインターネット (IoT) デバイスの急速な拡大には、堅牢でリソース効率の高いセキュリティ ソリューションが必要です。
物理的にクローン不可能な機能 (PUF) は、固有のハードウェアのバリエーションから一意の暗号キーを生成し、有望なアプローチを提供します。
ただし、アービター PUF (APUF) や XOR アービター PUF (XOR-PUF) などの従来の PUF は、機械学習 (ML) や信頼性ベースの攻撃の影響を受けやすくなっています。
この研究では、これらの脆弱性に対処するために、あまり調査されていない亜種であるコンポーネント差分チャレンジ XOR-PUF (CDC-XPUF) を調査します。
私たちは、信頼性を高めるための事前選択戦略を組み込み、ハードウェアのオーバーヘッドを削減するための新しい軽量アーキテクチャを導入する、最適化された CDC-XPUF 設計を提案します。
厳格なテストにより、当社の設計がリソース消費を大幅に削減し、ML 攻撃に対する強力な耐性を維持し、信頼性を向上させ、信頼性ベースの攻撃を効果的に軽減することが実証されました。
これらの結果は、リソースに制約のある IoT システムでの広範な導入のための安全かつ効率的な候補としての CDC-XPUF の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

The rapid expansion of Internet of Things (IoT) devices demands robust and resource-efficient security solutions. Physically Unclonable Functions (PUFs), which generate unique cryptographic keys from inherent hardware variations, offer a promising approach. However, traditional PUFs like Arbiter PUFs (APUFs) and XOR Arbiter PUFs (XOR-PUFs) are susceptible to machine learning (ML) and reliability-based attacks. In this study, we investigate Component-Differentially Challenged XOR-PUFs (CDC-XPUFs), a less explored variant, to address these vulnerabilities. We propose an optimized CDC-XPUF design that incorporates a pre-selection strategy to enhance reliability and introduces a novel lightweight architecture to reduce hardware overhead. Rigorous testing demonstrates that our design significantly lowers resource consumption, maintains strong resistance to ML attacks, and improves reliability, effectively mitigating reliability-based attacks. These results highlight the potential of CDC-XPUFs as a secure and efficient candidate for widespread deployment in resource-constrained IoT systems.

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