近日，刘明院士科研团队基于新型存储器的硬件安全芯片领域的两篇研究论文成功入选2020年第66届国际电子器件大会（IEDM）。 

      随着物联网技术的爆炸式发展，连接到云端的设备数量越来越多，设备的安全性问题更加凸显。每年有大量设备受到安全威胁和恶意攻击。物理不可克隆函数（PUF）为不安全环境下的芯片认证和保护设备免受物理攻击提供了一种有效的方法，对人工智能芯片保护具有十分重要的意义。云端训练好的模型经简化后转到边缘芯片的非易失存储器上或者实现为专用芯片（ASIC），在边缘处理器或者ASIC中加入PUF，可有效防止训练好的数据被破解或被复制。 

　　基于阻变存储器随机短期记忆时间，刘明院士团队与之江实验室、复旦大学的研究人员合作，从随机源的物理模型出发，设计了互补结构阻变单元阵列熵源、片上测量电路、软编程电路、记忆时间计数器和比特流截取电路等关键电路模块，实现了完整的PUF IP的设计和验证。芯片测试结果显示，PUF的平均片内汉明距离为0.49993，平均片间汉明距离为0.0009，均接近理想值。经过对PUF产生的100M比特流进行了NIST的测试，该芯片通过了全部NIST测试项。 

PUF汉明测试结果

 PUF芯片照片  

　　面向物联网设备中的面积资源和功耗都受到严格限制，且通常被部署在恶劣环境中。刘明院士科研团队与之江实验室、复旦大学、电子5所的研究人员合作提出并验证了基于8的三维垂直RRAM（VRRAM）的PUF芯片。为降低PUF的输出误码率、提升可靠性，团队首次设计了面向RRAM的单元原位稳定化电路，使PUF误码率小于0.01% @ 85℃，在 125℃下也可稳定工作。该PUF芯片的输出比特等效面积达到创纪录的1F2，兼具有抗机器学习攻击的特征，是嵌入式应用领域硬件安全的理想解决方案。 

　　基于上述两项研究成果的论文“A Novel PUF Using Stochastic Short-Term Memory Time of Oxide-Based RRAM for Embedded Applications”、“A Machine-Learning-Resistant 3D PUF with 8-layer Stacking Vertical RRAM and 0.014% Bit Error Rate Using In-Cell Stabilization Scheme for IoT Security Applications”入选2020 IEDM。微电子所杨建国副研究员为两篇论文的第一作者。 

　　相关工作得到国家自然基金委、科技部重点研发计划、中国科学院B类先导专项等项目的支持。  

基于3D RRAM PUF的原理

PUF芯片测试系统