论文部分内容阅读
随着物联网时代的到来,黑客攻击手段层出不穷,信息安全问题备受关注。在多种攻击手段的威胁下,信息的收发与存储存在着巨大的安全隐患。物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)的出现使得现有系统的安全性得到保障,其中静态随机存储器PUF(Static Random Access Memory PUF,SRAM-PUF)广泛存在于电子设备中,具有结构简单、容易实现等优点,是目前研究相对成熟的PUF。模糊保险箱作为生物特征加密方式,具有良好的安全特性,然而基于生物特征的模糊保险箱方案的认证成功率(General Accept Rate,GAR)并不高,而且安全性存在上限,已经无法满足用户日益高涨的安全需求。本文结合SRAM-PUF的“指纹特性”设计基于SRAM-PUF的模糊保险箱系统,通过测试SRAM-PUF的唯一性和可靠性,提出稳定可靠的SRAM-PUF特征值的获取方法。根据现有方案,本文设计基于SRAM-PUF的细节点描述子算法,并利用该算法增强SRAM-PUF模糊保险箱的安全性,实现了基于SRAM-PUF模糊保险箱的身份认证、信息加密、密钥存储等系统。本文所设计的基于SRAM-PUF的模糊保险箱电路在Cyclone IV系列的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)完成硬件实现并通过板级验证。经过实验测试本文所提出的SRAM-PUF模糊保险箱的GAR可以达到100%,安全性理论最大值为702-bit,并且用户可以在安全性强度范围内选择适当的安全等级。与基于生物特征的模糊保险箱相比,本文设计的SRAM-PUF模糊保险箱具有更高的安全性和GAR,同时具有成本低、结构简单和易实现等优势,可广泛应用于身份认证、信息加密、密钥存储等领域,具有广阔的市场前景。