Electronics· 2026Q2
IoT Güvenliği için 16 nm FinFET'te Uygulanan Güven Tabanlı Kimlik Doğrulamalı Varyasyon Dirençli Düşük Maliyetli PUF
Variation-Resilient Low-Cost PUF with Trust-Based Authentication Implemented in 16 nm FinFET for IoT Security
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Bit kendi kendini testini (BST) kullanan yeni bir SRPFD-PUF tasarımı, PVT varyasyonları altında %98,93 güvenilirlik elde eder ve 16 nm FinFET'te uygulanan düşük maliyetli IoT güvenliği için %47,68–52,46 tahmin doğruluğu ile makine öğrenimi saldırılarına direnç gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- SRPFD-PUF, gelişmiş varyasyon direnci için kararlı CRP seçimi ve yanıt biti toleransı amacıyla bit kendi kendini testini (BST) kullanır.
- PVT varyasyonları (0,675–1,05 V, −40–150 °C) altında minimum %98,93 simüle edilmiş logaritmik güvenilirlik skoru elde eder.
- Tahmin doğruluğu %47,68 ile %52,46 arasında değişen makine öğrenimi saldırılarına direnç gösterir.
- TSMC 16 nm FinFET'te uygulanmış olup, 0,0117 mm² alan kaplar ve 100 MHz'de 0,3089 mW güç tüketir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Physical Unclonable Functions (PUFs) generate unique chip identifiers from manufacturing variations, but transmissions over public networks can be exploited through eavesdropping. To improve variation resilience, the proposed SRPFD-PUF employs bit self-test (BST) for stable-CRP selection, while response-bit tolerance is considered in an illustrative authentication flow. By minimizing additional circuit overhead, strong baseline PUF metrics are maintained at low hardware cost, supporting integration in Internet of Things (IoT) devices. An illustrative PUF-based authentication flow is presented to demonstrate a potential IoT application; end-to-end protocol implementation and security validation remain outside the scope of this study. The three-condition BST screen yields a minimum simulated logarithmic reliability score of 98.93% under the evaluated PVT conditions within 0.675–1.05 V and −40–150 °C. With the circuit architecture and LFSR configuration disclosed, the evaluated machine-learning attacks yield prediction accuracies of 47.68–52.46%, indicating resistance to the tested modeling methods. The TSMC 16 nm FinFET physical design occupies 0.0117 mm2, while post-layout simulation estimates 0.3089 mW at 100 MHz; no fabricated-silicon measurements are reported.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Electronics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science