垂直内存与光电晶体管的单体3D集成用于近传感器加密和同型数据搜索
Batyrbek Alimkhanuly1,2, Minwoo Lee3, Seunghyun Lee1
1Department of Electronics and Information Convergence Engineering, College of Electronics and Information, Kyung Hee University, Yongin-si, Gyeonggi-do, 17104, Republic of Korea.
Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
|October 29, 2025
概括
这项研究介绍了一种新的单立体3D架构,用于安全边缘AI. 它将生物启发的视觉效率与强大的加密功能相结合,用于保护机器视觉的隐私.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算机工程 计算机工程
- 密码学 密码学 密码学
背景情况:
- 视网形系统通过整合传感,记忆和计算提供高效的近传感器处理.
- 生物视觉缺乏固有的安全性,这给需要数据保密的人工边缘系统带来了挑战.
- 下一代硬件需要将生物灵感效率与加密功能合并为安全边缘AI.
研究的目的:
- 提出一个紧的,多功能单立体3D (M3D) 架构,用于安全的内存处理视觉数据.
- 整合物理非克隆功能 (PUF) 密钥,以提高加密复杂性.
- 为了在边缘实现高效和安全的机器视觉.
主要方法:
- 集成量子点敏感光电晶体管与垂直电阻随机访问内存 (VRRAM) 用于PUF密钥生成.
- 实施多层加密方案,使用不同的PUF密钥.
- 使用宽带间隙IGZO晶体管开发M3D三元内容可定位存储器 (TCAM).
主要成果:
- 为PUF密钥实现了50%的设备间可变性,增强了加密安全性.
- 在M3D TCAM阵列中证明了9.61×面积效率和6.25×能量延迟产品的改进.
- 启用近传感器散列和内存计算对加密的数据94.1%的相似性保护.
结论:
- 拟议的M3D架构有效地将生物启发的效率与安全边缘AI的加密功能相结合.
- 通过对加密数据进行直接计算,M3D系统支持保护隐私的机器视觉.
- 这一平台为边缘安全,高效和保护隐私的机器视觉应用提供了巨大的潜力.
