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Updated: Jun 16, 2026

12:35
Atomically Traceable Nanostructure Fabrication
Published on: July 17, 2015
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人工智能攻击弹性物理非克隆功能从体纳米线随机性.
Ruihu Cao1,2, Yu Wang1,3, Lin Zhao4
1Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201210, China.
ACS applied materials & interfaces
|December 22, 2025
概括
研究人员使用合纳米线开发了一种新的物理非克隆功能 (PUF). 这种抗人工智能硬件安全解决方案为物联网提供了强大的身份验证.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 密码学 密码学 密码学 密码学
- 计算机工程 计算机工程
背景情况:
- 物理非克隆功能 (PUF) 对硬件安全至关重要.
- 现有的PUF技术面临着基于人工智能 (AI) 的建模攻击的挑战.
- 在AI时代,需要强大,可扩展和具有成本效益的身份验证解决方案.
研究的目的:
- 开发一种新的物理非克隆功能 (PUF),能够抵抗基于AI的建模攻击.
- 为了利用合纳米线的内在随机性来获得安全的加密指纹.
- 实施三重钥匙认证方案,以提高安全性和环境稳定性.
主要方法:
- 通过旋转涂层制造随机结构的合式纳米线网络.
- 实施三重钥匙身份验证方案,包括形态特征提取,终端/交叉点检测和并发分析.
- 基于人工智能的建模对抗攻击和环境强度 (温度,湿度,热暴露) 的评估.
主要成果:
- 实现了统一性和独特性指标的最佳平衡,以最小的差异接近50%.
- 对人工智能驱动的攻击表现出强烈的抵抗力,在1000次代后,最大预测准确度低于62%.
- 在各种环境条件下确认了结构稳定性和保留了PUF设备的功能.
结论:
- 基于合纳米线的PUF提供了一个高度安全且具有成本效益的身份验证解决方案.
- 多层身份验证方法提供了显著的非线性,确保了强大的AI攻击阻力.
- 这项技术使人工智能和物联网时代下一代硬件安全系统的可扩展,精简的制造成为可能.

