随着攻击技术不断发展,防御信息存储与传输所面临的各种威胁成为当今安全芯片领域的研究热点。物理不可克隆函数（Physical Unclonable Function,PUF）利用器件制造过程中固有的工艺偏差产生具有随机性与唯一性的数字指纹。攻击者难以通过常规攻击方式破解、克隆其中加密数据,可极大提高芯片的安全性。随着物联网技术不断更新,器件集成度不断提高,设备对能耗要求越来越高,极大限制PUF电路的应用场合。同时,由于侧信道攻击和机器学习攻击的发展,PUF电路也面临诸多的安全挑战。鉴此,本文从亚阈值、低能耗、高安全等方面展开PUF研究,设计能够有效防御相应攻击的PUF电路,主要分为以下几个部分:1.基于亚阈值的存储型PUF电路设计:针对存储型PUF电路的能耗和侧信道攻击问题,提出一种抗差分能量分析（Differential Power Analysis,DPA）攻击亚阈值低能耗（Subthreshold Low Power,SLP）存储型PUF电路设计方案。该方案首先分析亚阈值器件工作特性,利用亚阈值工作区上拉PMOS与下拉NMOS间的不平衡电流构造偏差电路;然后设计驱动失配反馈环路,加快亚稳态恢复速度并降低误码率;最后采用互补对称式输出结构减少功耗与数据的相关性,并产生PUF响应。采用华润上华微电子公司（Central Semiconductor Manufacturing Corporation,CSMC）180nm CMOS（Complementary Metal-OxideSemiconductor,CMOS）工艺进行流片验证,实验结果表明所设计PUF电路单比特能耗为2.97f J,并能够有效抵御DPA攻击。2.基于亚阈值的延时型PUF电路设计:针对模型攻击,以及PUF电路能耗预算限制,提出一种亚阈值动态延迟型（Subthreshold Dynamic Delay,DSD）PUF电路设计方案。该方案首先采用亚阈值压控电路构成输出函数非线性部分;然后利用电荷分享效应改变输出电压初始值,形成随激励信号变化的非线性输出函数;最后通过动态亚阈值判决器输出PUF响应。采用台湾积体电路制造股份有限公司（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company,TSMC）65nm CMOS工艺进行仿真验证,结果表面所设计PUF电路单比特能耗为0.23p J,与同类电路相比降低23.3%,并具有抗模型攻击特性。3.基于亚阈值的多米诺型PUF电路设计:针对PUF电路的机器学习攻击问题,提出一种基于亚阈值的多米诺型PUF电路设计方案。该方案首先分析静态随机存取存储器（Static Random-Access Memory,SRAM）的最低数据保持电压（Data Retention Voltage,DRV）原理,利用亚阈值SRAM数据不稳定存储效应构造偏差电路;然后采用传输管逻辑控制DRV偏差单元,从而实现电平输出的DRV信号;最后将该电平信号与多米诺型进位信号进行异或操作产生PUF响应。采用TSMC 65nm CMOS工艺进行仿真设计,并通过神经元网络算法进行抗攻击验证,结果表明所设计PUF电路在训练组数量为5000时,预测正确率仅为55%,具有抗机器学习攻击特性。本文所设计的电路主要采用TSMC 65nm以及CSMC 180nm工艺,通过Cadence软件进行电路设计与版图绘制,使用HSPICE仿真验证以及Python语言进行数据分析处理,实现兼具低能耗与高安全性特点的PUF电路。